detectron2：使用tools/train_net.py脚本命令行参数训练自己coco格式的数据集

说明：此处通过修改源码配置可以训练任意位置数据集，不必是datasets下面的数据集。

一. 修改detectron2\data\datasets\builtin.py的文件配置：

1. 添加自己的数据路径：此路径可以修改为自己数据所在路径

2. 添加自己数据的配置key，例如coco数据集下添加自己的coco数据集：

       例如图中coco_self_train就是自己训练数据集的名称，一个元组（图片文件路径，标注信息json文件路径）。

3. 修改数据集注册函数的根目录路径：

       例如将注册函数root参数修改为self_datasets_root，不再是“datasets”。

二. 修改configs下面的yaml配置文件的数据集key_name：例如configs\Base-RCNN-FPN.yaml文件中, 

             DATASETS修改为在builtin.py中自定义的数据集名称。

三. 使用官网提供的脚本命令训练模型：

python tools/train_net.py \
	--config-file configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml \
	SOLVER.IMS_PER_BATCH 2 SOLVER.BASE_LR 0.0025