object_detection.models.feature_map_generatorsmulti_resolution_feature_maps()函数的中文注解

object_detection.models.feature_map_generators.multi_resolution_feature_maps()函数的中文注解如下：

函数功能：

该函数用于生成多分辨率的特征图。

函数输入参数：

- feature_map_layout: 一个字符串列表，表示不同分辨率的特征图的布局。每个字符串的格式为"<level>,<scale>"，其中level表示特征图的池化层级，scale表示特征图的缩放比例。例如，"6,0.20"表示第6个池化层级的特征图缩放到原始图像的20%大小。

- depth_multiplier: 一个标量，表示特征图生成器的深度乘数。该参数用于控制特征图生成器的特征图通道数。

- min_depth: 一个整数，表示特征图生成器的最小深度。该参数用于控制特征图生成器的特征图通道数。

- insert_1x1_conv: 一个布尔值，表示是否在特征图生成器中插入1x1卷积层。

- is_training: 一个布尔值，表示特征图生成器是否在训练模式下。

- depth_fn: 一个函数，用于控制特征图生成器的特征图通道数。默认为slim.utils.repeat。

- output_stride: 一个整数，表示特征图生成器的输出步长。

- scope: 一个字符串，表示特征图生成器的名称空间。

函数输出：

- feature_maps_dict: 一个字典，包含生成的特征图。字典的键是特征图的名称，值是特征图的张量。

使用例子：

from object_detection.models import feature_map_generators
...
feature_map_layout = ['4,0.25', '5,0.125', '6,0.0625', '7,0.03125', '8,0.015625']
depth_multiplier = 1.0
min_depth = 16
insert_1x1_conv = True
is_training = True
output_stride = 16
feature_maps_dict = feature_map_generators.multi_resolution_feature_maps(
    feature_map_layout=feature_map_layout,
    depth_multiplier=depth_multiplier,
    min_depth=min_depth,
    insert_1x1_conv=insert_1x1_conv,
    is_training=is_training,
    output_stride=output_stride
)

上述例子中，我们定义了一个特征图布局列表feature_map_layout，该列表包含了5个不同分辨率的特征图的布局。然后，我们选择了一些参数，如深度乘数depth_multiplier、最小深度min_depth、是否插入1x1卷积层insert_1x1_conv等。最后，我们调用multi_resolution_feature_maps函数，并传入参数，得到生成的特征图字典feature_maps_dict。

特征图字典feature_maps_dict中的键是特征图的名称，例如'P4', 'P5'等，值是对应特征图的张量。这些特征图是按照指定的布局生成的，用于后续的目标检测任务。