object_detection.builders.input_reader_builder的build()方法Python实现与示例

输入读取器（input reader）是用来读取训练数据的模块，在 TensorFlow 的目标检测 API 中，有一个名为 input_reader_builder 的模块负责构建输入读取器。它的 build 方法用于构建一个输入读取器，并返回一个 tf.data.TFRecordDataset 对象，用于读取训练数据。

以下是 object_detection.builders.input_reader_builder 模块中 build 方法的一般 Python 实现:

def build(input_config, training_config, batch_size=None, transform_input_data_fn=None):
    reader_config = input_pb2.InputReader()
    text_format.Merge(input_config, reader_config)
    
    input_reader_args = {}
    input_reader_args['input_path'] = reader_config.input_path
    
    if reader_config.HasField('shuffle'):
        input_reader_args['shuffle'] = reader_config.shuffle
    
    if reader_config.HasField('num_epochs'):
        input_reader_args['num_epochs'] = reader_config.num_epochs
    
    if reader_config.HasField('sample_1_of_n_examples'):
        input_reader_args['sample_1_of_n_examples'] = reader_config.sample_1_of_n_examples
    
    input_reader = None
    if reader_config.WhichOneof('input_reader') == 'tf_record_input_reader':
        reader = reader_config.tf_record_input_reader
        input_reader_args['input_size'] = [reader.input_width, reader.input_height]
        input_reader_args['num_channels'] = reader.num_channels
        input_reader_args['tf_record_input_reader'] = True
        input_reader_args['load_instance_masks'] = reader.load_instance_masks
        input_reader = tf_record_input_reader.InputReader
        
    if reader_config.WhichOneof('input_reader') == 'pill_image_input_reader':
        reader = reader_config.pill_image_input_reader
        input_reader_args['input_size'] = [reader.input_width, reader.input_height]
        input_reader_args['num_channels'] = reader.num_channels
        input_reader_args['pill_image_input_reader'] = True
        input_reader_args['load_instance_masks'] = reader.load_instance_masks
        input_reader = pill_image_input_reader.InputReader
    
    return input_reader(entry=entry, batch_size=batch_size, transform_input_data_fn=transform_input_data_fn, args=input_reader_args)

以下是一个使用 object_detection.builders.input_reader_builder 模块的示例:

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

input_config_text = """
  shuffle: true
  num_epochs: 10
  tf_record_input_reader {
    input_path: "/path/to/training_data.tfrecord"
    input_width: 224
    input_height: 224
    num_channels: 3
    load_instance_masks: true
  }
"""

training_config = ...

input_config = input_reader_pb2.InputReader()
text_format.Merge(input_config_text, input_config)

input_reader = build(input_config, training_config, batch_size=32, transform_input_data_fn=None)

在这个示例中，首先创建了一个名为 input_config_text 的字符串，用于存储输入配置。然后创建了一个 input_reader_pb2.InputReader 的实例 input_config，并使用 text_format.Merge 方法将 input_config_text 解析为 input_config。接下来，根据输入配置和训练配置以及一些可选的参数调用 build 方法，从而构建了一个输入读取器。最后返回的 input_reader 可以用于读取训练数据。

这样，我们就可以使用 object_detection.builders.input_reader_builder 模块来构建输入读取器，并用于训练目标检测模型。