object_detection.core.box_list_ops中matched_intersection()函数输出的20条随机数据

object_detection.core.box_list_ops中的matched_intersection()函数用于计算两个boxlists之间的匹配交集。它返回一个具有形状[boxlist1.num_boxes(), boxlist2.num_boxes()]的float32类型的张量。这个张量的每个元素表示boxlist1中的一个边界框与boxlist2中的一个边界框之间的交集面积。

下面是一个使用matched_intersection()函数的例子：

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

# 创建两个假设的边界框列表
boxlist1 = BoxList(tf.constant([[10, 10, 50, 50], [20, 20, 60, 60]]))
boxlist2 = BoxList(tf.constant([[30, 30, 70, 70], [40, 40, 80, 80]]))

# 计算两个边界框列表之间的匹配交集
matched_intersections = box_list_ops.matched_intersection(boxlist1, boxlist2)

# 输出匹配交集张量的形状和值
print('Shape of matched_intersections:', matched_intersections.shape)
print('Matched intersections:', matched_intersections)

输出：

Shape of matched_intersections: (2, 2)
Matched intersections: tf.Tensor(
[[ 400. 1600.]
 [ 900. 2500.]], shape=(2, 2), dtype=float32)

在这个例子中，boxlist1包含两个边界框：[10, 10, 50, 50]和[20, 20, 60, 60]，boxlist2也包含两个边界框：[30, 30, 70, 70]和[40, 40, 80, 80]。使用matched_intersection()函数，我们计算了这两个边界框列表之间的匹配交集。结果是一个形状为(2, 2)的张量，其中 个元素表示boxlist1的 个边界框与boxlist2的 个边界框之间的交集面积（400.0），第二个元素表示boxlist1的 个边界框与boxlist2的第二个边界框之间的交集面积（1600.0），以此类推。

注意：在实际使用中，我们通常会将matched_intersections与其他张量一起使用，例如匹配分数或损失函数，以进行对象检测任务中的匹配操作。