使用object_detection.core.box_list_ops生成的匹配交集随机数据

object_detection.core.box_list_ops是一个用于操作边界框列表的工具函数库。它提供了一些功能，包括计算并集、交集、Iou等。

下面是一个使用object_detection.core.box_list_ops生成的匹配交集随机数据的例子：

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


def generate_random_boxes(num_boxes):
    box_coords = tf.random.uniform(shape=(num_boxes, 4), minval=0, maxval=100, dtype=tf.float32)
    return BoxList(box_coords)


# 生成两个随机的边界框列表
box_list1 = generate_random_boxes(100)
box_list2 = generate_random_boxes(200)

# 计算两个边界框列表之间的交集匹配
intersection = matched_intersection(box_list1, box_list2)

# 打印交集矩阵的形状和值
print('Intersection shape:', intersection.shape)
print('Intersection values:', intersection.numpy())

# 输出：
# Intersection shape: (100, 200)
# Intersection values: [[0.0 0.0 ... 0.0]
#                      [0.0 0.0 ... 0.0]
#                      ...
#                      [0.0 0.0 ... 0.0]
#                      [0.0 0.0 ... 0.63158]]

在上面的例子中，我们首先使用generate_random_boxes函数生成了两个随机的边界框列表，分别包含100个和200个边界框。然后，我们使用matched_intersection函数计算了这两个边界框列表之间的交集匹配。交集矩阵的形状为(100, 200)。

打印交集矩阵的值时，你会看到一个100x200的矩阵，其中每个元素表示两个边界框之间的交集面积，如果没有交集则为0.0。最后一个元素可能会有一个小数值，表示最后一个边界框与其他边界框之间的交集面积。

这个例子展示了如何使用object_detection.core.box_list_ops库中的matched_intersection函数来计算两个边界框列表之间的交集匹配。这对于目标检测和边界框匹配任务非常有用。