通过Python中的create_target_assigner()函数来生成目标分配器工具

create_target_assigner()函数是TensorFlow Object Detection API中的一个函数，用于创建目标分配器（target assigner）。目标分配器用于将候选区域（region proposals）分配给真实的对象来进行训练和评估。下面将详细介绍如何使用create_target_assigner()函数来生成目标分配器，并提供一个使用示例。

首先，我们需要导入相关的库和模块：

from object_detection.builders import target_assigner_builder
from object_detection.protos import target_assigner_pb2

接下来，我们可以使用create_target_assigner()函数来生成目标分配器。该函数接受一个target_assigner_pb2.TargetAssigner.Builder对象作为参数，创建并返回一个目标分配器对象。

target_assigner_config = target_assigner_pb2.TargetAssigner.Builder()
target_assigner = target_assigner_builder.create_target_assigner(target_assigner_config)

在生成目标分配器之前，我们需要先创建一个target_assigner_pb2.TargetAssigner.Builder对象，并对其进行配置。可以通过调用该Builder对象的方法来设置目标分配器的相关参数。

目标分配器的一些常用参数包括：

- similarity_calculator：用于计算候选区域和真实对象之间的相似度。

- matcher：用于将候选区域与真实对象进行匹配。

- box_coder：用于编码候选区域和真实对象的边界框。

- positive_class_weight：表示正样本的权重。

- negative_class_weight：表示负样本的权重。

下面是一个目标分配器配置的示例：

target_assigner_config.similarity_calculator.type = 'JaccardSimilarity'
target_assigner_config.matcher.type = 'BipartiteMatcher'
target_assigner_config.box_coder.type = 'WeightedBBoxes'
target_assigner_config.box_coder.weighted_bboxes = 'encoded'
target_assigner_config.positive_class_weight = 1.0
target_assigner_config.negative_class_weight = 1.0

在配置完目标分配器的参数后，就可以调用create_target_assigner()函数来生成目标分配器对象了。

接下来，我们可以使用生成的目标分配器对象来进行目标分配的操作。例如，假设我们已经有一些候选区域（region proposals）和一些真实对象（groundtruth），我们可以使用目标分配器对象的assign()方法将候选区域分配给真实对象。

assigned_boxes, assigned_classes, assigned_scores = target_assigner.assign(candidates, groundtruth)

注意，目标分配器的assign()方法会返回分配结果，包括被分配到的边界框、类别和分数。

以上就是使用create_target_assigner()函数生成目标分配器的示例。要使用该函数，需要对目标分配器的参数进行配置，并使用配置后的target_assigner_pb2.TargetAssigner.Builder对象来调用create_target_assigner()函数。然后，就可以使用返回的目标分配器对象进行目标分配的操作了。