object_detection.builders.input_reader_builder中build()方法的Python实现

object_detection.builders.input_reader_builder.build()方法是一个用于构建输入数据读取器（input reader）的方法。输入数据读取器是用于读取和预处理输入数据的组件，通常用于训练模型。

这个方法需要传入一个参数——input_reader_config，它是一个object_detection.protos.input_reader_pb2.InputReader类型的protobuf对象，其中定义了输入数据的配置信息，如文件路径、数据类型、数据预处理等。

以下是一个使用例子：

from object_detection.builders import input_reader_builder
from object_detection.protos import input_reader_pb2

# 创建一个input reader的配置对象
input_reader_config = input_reader_pb2.InputReader()

# 设置输入数据的路径和数据类型
input_reader_config.tf_record_input_reader.input_path.append('/path/to/data.tfrecord')
input_reader_config.label_map_path = '/path/to/label_map.pbtxt'

# 构建输入数据读取器
input_reader = input_reader_builder.build(input_reader_config)

# 读取数据
for example in input_reader:
    # 处理每个样本
    image = example['image']
    labels = example['groundtruth_classes']
    boxes = example['groundtruth_boxes']
    ...

在上面的例子中，我们首先创建了一个input_reader_config对象，然后设置了输入数据的路径和数据类型。input_path是一个列表，可以指定多个数据文件，这里只指定了一个文件路径。label_map_path指定了标签映射文件的路径，该文件用于将类别名称映射为对应的整数编码。然后，我们调用input_reader_builder.build(input_reader_config)方法来构建输入数据读取器。

最后，我们可以使用构建的input_reader对象来读取数据。input_reader对象是一个Python迭代器，每次迭代返回一个样本。在每个样本中，我们可以访问图像数据、类别标签和边界框等信息以进行后续处理或训练模型。

需要注意的是，input_reader返回的样本数据是经过预处理的，例如图像数据可能已经被缩放、裁剪或者归一化。因此，在使用返回的样本数据之前，需要根据具体情况进行后续处理。