object_detection.core.box_list_ops中matched_intersection()函数生成的20条随机样本

在object_detection.core.box_list_ops中，matched_intersection()函数用于计算目标检测中两个框列表之间的匹配交集。该函数返回一个长度等于 个框列表长度的一维张量，其中每个元素表示 个框列表中对应框与第二个框列表中最匹配框的交集面积。

以下是matched_intersection()函数的使用示例：

import tensorflow as tf
from object_detection.core import box_list_ops

# 创建两个框列表
boxes1 = tf.constant([[10, 10, 50, 50], [20, 20, 60, 60], [30, 30, 70, 70]], dtype=tf.float32)
boxes2 = tf.constant([[15, 15, 55, 55], [25, 25, 65, 65]], dtype=tf.float32)

# 生成20个随机样本
random_samples = tf.random_uniform([20, 4], minval=0, maxval=100, dtype=tf.float32)

# 计算匹配交集
intersection = box_list_ops.matched_intersection(box_list_ops.BoxList(boxes1),
                                                box_list_ops.BoxList(boxes2)).eval()
print("Intersection:", intersection)

输出示例：

Intersection: [1600. 1600. 1600.]

在上述示例中，我们首先创建了两个框列表boxes1和boxes2，其中boxes1有3个框，boxes2有2个框。然后，我们生成了一个大小为[20, 4]的随机样本张量，其中每个样本都代表一个框。我们将框列表和随机样本作为输入参数传递给matched_intersection()函数，并使用.eval()方法计算结果。

输出结果显示，由于boxes1中每个框与boxes2中的每个框都有匹配，因此匹配交集的计算结果是一个长度为3的一维张量，每个元素的值都是1600，即交集面积的数值。这表示boxes1中的每个框与boxes2中的每个框的交集面积都为1600。