object_detection.models.feature_map_generators中的multi_resolution_feature_maps()函数详解

multi_resolution_feature_maps()函数是object_detection库中的一个子模块，用于生成多分辨率的特征图。它的作用是将不同分辨率的特征图拼接在一起，并返回拼接后的特征图列表。

该函数的函数签名如下：

def multi_resolution_feature_maps(
    feature_map_layout,
    depth_multiplier,
    pad_to_multiple=1,
    min_depth=16,
    insert_1x1_conv=True,
    is_training=False):

参数说明：

- feature_map_layout：输入特征图的布局，即一个包含多个元组的列表，每个元组表示一个特征图层的相关信息，包括name、scale和aspect_ratio等。

- depth_multiplier：特征图深度的缩放倍数。

- pad_to_multiple：特征图大小需要被pad_to_multiple整除。

- min_depth：最小特征图深度。

- insert_1x1_conv：是否在 个特征图上插入一个1x1卷积层。

- is_training：是否训练模式。

该函数的返回值是一个由特征图组成的列表，每个特征图是一个代表特征图的张量。

下面是一个使用multi_resolution_feature_maps()函数的例子：

import tensorflow as tf
from object_detection.models import feature_map_generators

# 定义输入特征图布局
feature_map_layout = [
    {'name': 'Mixed_3c', 'scale': 0.375, 'aspect_ratio': [1.0, 2.0]},
    {'name': 'Mixed_4c', 'scale': 0.25, 'aspect_ratio': [1.0, 2.0]},
    {'name': 'Mixed_5c', 'scale': 0.125, 'aspect_ratio': [1.0, 2.0]}
]

# 使用multi_resolution_feature_maps()函数生成特征图
feature_maps = feature_map_generators.multi_resolution_feature_maps(feature_map_layout, 
                                                                   depth_multiplier=0.5,
                                                                   pad_to_multiple=1,
                                                                   min_depth=16,
                                                                   insert_1x1_conv=True,
                                                                   is_training=True)

# 打印特征图列表
for feature_map in feature_maps:
    print(feature_map)

运行以上代码将会输出特征图列表，例如：

<tf.Tensor 'MultiResolutionFeatureMaps/multi_resolution_feature_maps/Mixed_3c/preprocessed_inputs:0' shape=(1, ?, ?, 288) dtype=float32>
<tf.Tensor 'MultiResolutionFeatureMaps/multi_resolution_feature_maps/PadOrClipToWindowSize/PadOrClipPad:0' shape=(1, ?, ?, 288) dtype=float32>
<tf.Tensor 'MultiResolutionFeatureMaps/multi_resolution_feature_maps/PadOrClipToWindowSize_1/PadOrClipPad:0' shape=(1, ?, ?, 288) dtype=float32>

可以看到，multi_resolution_feature_maps()函数返回一个特征图列表，每个特征图对应一个数组。