使用Python编写的object_detection.builders.input_reader_builder的构建方法以及build()函数详解

在使用TensorFlow的object_detection API时，可以使用input_reader_builder来构建输入数据的读取器。

首先，我们需要导入相关的模块和函数：

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

然后，可以使用input_reader_builder.build方法来构建输入数据读取器。

def build(input_reader_config):
    return INPUT_READERS[reader_type](input_reader_config)

这里的input_reader_config是输入数据读取器的配置。然后根据reader_type选择对应的输入数据读取器，并将配置传递给它。

在object_detection/protos/input_reader.proto文件中，定义了一些输入读取器的配置选项，可以根据需要进行配置。

以下是一个例子，展示了如何使用input_reader_builder.build函数构建输入数据读取器的过程：

from object_detection.builders import input_reader_builder
from object_detection.core import input_reader

# 配置输入数据读取器
input_reader_config = input_reader_pb2.InputReader()
input_reader_config.tf_record_input_reader.input_path.append('/path/to/train.tfrecord')
input_reader_config.tf_record_input_reader.input_path.append('/path/to/val.tfrecord')
input_reader_config.tf_record_input_reader.shuffle = True
input_reader_config.tf_record_input_reader.num_parallel_reads = 4
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.read():
    image = example[0]
    labels = example[1]
    
    # 处理图像和标签数据
    # ...

在上面的例子中，首先创建了一个InputReader的配置对象input_reader_config，并设置了所需的参数，如输入数据路径、是否打乱顺序、并行读取数等。然后，使用input_reader_builder.build方法根据配置构建了一个输入数据读取器input_reader。最后，通过input_reader.read()方法循环读取数据，并对图像和标签数据进行处理。

总结：

input_reader_builder提供了方便的方法和函数来构建输入数据读取器。可以根据自己的需求，使用相应的配置选项，构建不同类型的输入数据读取器，例如TFRecord格式的数据读取器。然后，通过读取器的read()方法，可以读取输入数据，并在训练或预测过程中使用它们。