Python中的object_detection库中的TfExampleDecoder()的用法详解

在Python中的object_detection库中，TfExampleDecoder()是一种用于解码TensorFlow Record文件中的tf.Example对象的类。该类可用于将编码后的数据转换为可用于训练或评估模型的格式。

使用TfExampleDecoder()需要导入以下库：

from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder
from object_detection.core import data_decoder

TfExampleDecoder()类的构造函数接受一个参数，即描述tf.Example对象的“图像特征”字典。该字典中包含有关图像的信息，例如图像的高度、宽度、深度、标注框等。可以通过object_detection的预定义函数create_tf_example()来创建这个“图像特征”字典。

以下是使用TfExampleDecoder()的示例代码：

import tensorflow as tf
from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder
from object_detection.core import data_decoder

# 创建一个tf.Example对象
example = tf.train.Example(features=tf.train.Features(feature={
    'image/height': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[600])),
    'image/width': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[800])),
    'image/channels': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[3])),
    'image/format': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=['JPEG'.encode('utf-8')])),
    'image/encoded': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[b'jpeg_encoded_image'])),
    'image/object/bbox/xmin': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[0.1])),
    'image/object/bbox/xmax': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[0.9])),
    'image/object/bbox/ymin': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[0.2])),
    'image/object/bbox/ymax': tf.train.Feature(float_list=tf.train.FloatList(value=[0.8])),
    'image/object/class/text': tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[b'cat'])),
    'image/object/class/label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List(value=[1])),
}))

# 创建一个TfExampleDecoder对象
decoder = tf_example_decoder.TfExampleDecoder()

# 使用TfExampleDecoder解码tf.Example对象
decoded_example = decoder.decode(example)

# 获取解码后的信息
image = decoded_example[data_decoder.TfExampleDecoder.IMAGE]
height = decoded_example[data_decoder.TfExampleDecoder.HEIGHT]
width = decoded_example[data_decoder.TfExampleDecoder.WIDTH]
depth = decoded_example[data_decoder.TfExampleDecoder.DEPTH]
bbox = decoded_example[data_decoder.TfExampleDecoder.BBOXES]

在上述代码中，我们首先创建一个tf.Example对象，该对象包含有关图像的信息。然后我们创建了一个TfExampleDecoder对象，使用该对象对tf.Example对象进行解码。最后，我们通过decoded_example对象获取解码后的图像、高度、宽度、深度和边界框等信息。

总结：TfExampleDecoder()是object_detection库中的一个类，用于解码TensorFlow Record文件中的tf.Example对象，将编码后的数据转换为可用于训练或评估模型的格式。在使用TfExampleDecoder时，需要先创建一个tf.Example对象，然后使用TfExampleDecoder对象对该对象进行解码，并通过解码后的对象获取所需的信息。