代码：转换用的代码放在这里
之前用Tensorflow提供的object detection API可以很方便的进行fine-tuning实现所需的特定物体检测模型（看这里）。那么现在的主要问题就是数据集了，目前公开的数据集已经有很多了，比如综合的有MSCOCO， ImageNet；人脸的有LFW，CASIA，CelebV等；行人检测的有Caltech，KITTI等；姿势检测的VGG，还有其他等等（具体按分类可以参考下这个）。总之这个数据集资源的总结有很多，在google或者github上搜下有一大堆，这里就不具体介绍了。
1. COCO数据集
这里用到的数据集是object instance/keypoints数据集，用于之后的物体检测和姿势检测，可以在这里进行下载，也可以用git上coco项目提供的api。
一开始的做法是下载train2014和val2014图片数据集，然后根据instance/keypoints annotation (json)文件根据图片名从中匹配出所需的图片。不过后来发现annotation中的链接不一定能在下载的数据集里面找到，需要自行下载，所以最后的做法是直接从annotation文件中提取图片名跟下载链接然后下载进行匹配。coco比Imagenet好的一点是除了图片flickr链接之外还提供了coco源的链接（比如：http://mscoco.org/images/472），前者在开几个线程爬取图片的时候很可能会被封，后者就随意多了，爬取速度可以很快。
使用:
MSCOCO数据集的注释说明很清楚，转换脚本很容易写。用上面的库里的anno_json_image_urls.py从annotation文件获取图片链接，然后用download_coco_images.py下载图片以及anno_coco2voc.py生产voc格式的xml注释文件。
2. Caltech pedestrian数据集
这个数据集提供的图片文件存在seq中，注释文件是vbb（是这群dalao用matlab写的），开始还以为需要用matlab进行处理了，不过后来发现用scipy.io.loadmat函数可以读取vbb文件，用opencv的cv2.VideoCapture()可以读取seq，那么就可以直接用python来转换而非matlab。当然如果对matlab很熟的话，可以直接用官方提供的toolbox。
不过这个数据集的annotation文件的说明文档我好像没有找到，所以vbb文件的数据格式并不是很清楚，通过直接加载以后查看能够知道里面提供了一大堆字段比如id（类型：person，people, person-far这种），pos（位置，就是我们需要的），occl（是否遮挡，可能有用），lock， posv（这两个不太清楚是啥也没怎么查到，有人查到可以留言下哈）。
使用：
用上面库里的vbb2voc脚本可以将下载的seq和vbb文件转换成jpg和xml文件(不过这个数据集的下载有点麻烦，可能需要FQ)。