object_detection.core.box_list_ops中matched_intersection()函数的20条随机数据示例

matched_intersection()函数位于object_detection.core.box_list_ops模块中，用于计算两个box lists之间的匹配交并比。

该函数接受两个参数，boxlist1和boxlist2，这两个参数分别是box_list.BoxList对象，表示包含一系列边界框的列表。函数将返回一个与两个box lists的长度相同的张量，表示boxlist1与boxlist2之间每对边界框的匹配交并比。

下面是一个示例，展示matched_intersection()函数的20条随机数据：

import tensorflow as tf
from object_detection.core import box_list
from object_detection.core import box_list_ops

# 创建随机的box list
num_boxes = 10
box_dims = tf.constant([10, 10, 20, 20], dtype=tf.float32)
boxes1 = tf.random.uniform([num_boxes, 4], minval=0, maxval=100)
boxes2 = tf.random.uniform([num_boxes, 4], minval=0, maxval=100)
boxlist1 = box_list.BoxList(boxes1)
boxlist2 = box_list.BoxList(boxes2)

# 计算匹配交并比
matched_intersections = box_list_ops.matched_intersection(boxlist1, boxlist2)

# 打印结果
with tf.Session() as sess:
    matched_intersections_result = sess.run(matched_intersections)
    print(matched_intersections_result)

在上面的示例中，首先创建了两个随机的box lists，每个box list包含10个边界框。然后，使用box_list.BoxList将这两个box lists转换为BoxList对象。接下来，调用matched_intersection()函数计算boxlist1和boxlist2之间的匹配交并比。最后，通过会话运行匹配交并比张量，并将结果打印出来。

这个示例展示了如何使用matched_intersection()函数计算两个box lists之间的匹配交并比。这对于一些目标检测任务中，比如计算边界框的重叠度量非常有用，例如计算IoU（Intersection over Union）进行边界框的非最大抑制或评估检测器的性能。