使用Python编写的object_detection.builders.input_reader_builder构建函数的详细说明

object_detection.builders.input_reader_builder是用于构建对象检测模型输入数据的辅助类。它提供了用于构建tf.data.Dataset对象的函数，用于读取训练和评估数据，并将其转换为模型可接受的格式。

该模块主要包含以下函数：

1. build函数用于构建输入数据集对象。

2. read_config函数用于读取输入数据集的配置参数。

以下是build函数的详细描述及使用示例：

def build(input_reader_config,
          transform_input_data_fn=None,
          input_queue_capacity=64,
          num_prefetch_batches=None,
          prefetch_queue_capacity=None,
          dataset_reader_fn=tf.data.TFRecordDataset,
          use_legacy_class_names=True,
          config=None):
    """Builds a dataset based on the configuration.

    Args:
      input_reader_config: A input_reader_pb2.InputReader object.
      transform_input_data_fn: A function that takes the dataset
        dictionary as inputs and returns a new dataset dictionary that is
        used for training. If None, the default preprocessing function will be
        used. The function signature must be:
          * Args:
              dataset: A dictionary of tensors containing the input data.
          * Returns:
              A dictionary of tensors containing the preprocessed data.
      input_queue_capacity: Maximum number of records to keep in read
        buffer.
      num_prefetch_batches: Number of batches to prefetch in cycles of
        input_queue_capacity. If None, it is set to 2 * number of
        available CPU threads.
      prefetch_queue_capacity: Maximum number of batches to prefetch.
      dataset_reader_fn: A callable function that returns a
        tf.data.Dataset object. It takes a list of filenames as inputs which
        can have type str or tf.Tensor and returns a tf.data.Dataset
        object. By default, it uses tf.data.TFRecordDataset.
      use_legacy_class_names: (optional) Support use of legacy class names.
        New users should omit this field and eventually it will be set to
        False by default.
      config: (optional) A input_reader_pb2.InputReader object.

    Returns:
      A tf.data.Dataset based on the configuration.
    

build函数接受一个输入数据集的配置参数input_reader_config，并返回一个基于配置的tf.data.Dataset对象。

以下是一个使用示例：

from object_detection.builders import input_reader_builder

# 读取输入数据集的配置
input_reader_config = input_reader_builder.read_config('path/to/input_reader_config.pbtxt')

# 构建输入数据集
dataset = input_reader_builder.build(input_reader_config,
                                     transform_input_data_fn=None,
                                     input_queue_capacity=64,
                                     num_prefetch_batches=2,
                                     prefetch_queue_capacity=32)

在以上示例中，首先使用read_config函数读取输入数据集的配置文件。然后，使用build函数构建输入数据集对象dataset，并传入相关参数，如是否需要数据预处理(transform_input_data_fn)，数据缓冲区大小(input_queue_capacity)以及数据预读取的批次数(num_prefetch_batches)等。

通过以上的构建过程，我们可以方便地使用object_detection.builders.input_reader_builder构建对象检测模型的输入数据集对象，并进行相关的训练或评估操作。