object_detection.models.feature_map_generators中的multi_resolution_feature_maps()函数使用教程

函数名：multi_resolution_feature_maps

函数功能：将输入的特征图按照不同的尺度生成多尺度的特征图

函数参数：

- feature_maps: 输入的特征图列表，每个特征图的尺寸为H x W x C

- depth: 生成多尺度特征图的深度

- is_training: 表示当前是否在训练状态

函数返回值：

- 返回生成的多尺度特征图列表

使用例子：

import tensorflow as tf
from object_detection.models.feature_map_generators import multi_resolution_feature_maps

# 定义输入的特征图
feature_map_1 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 64, 64, 128])
feature_map_2 = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 32, 32, 256])
feature_maps = [feature_map_1, feature_map_2]

# 生成多尺度特征图
multi_feature_maps = multi_resolution_feature_maps(feature_maps, depth=5, is_training=True)

# 打印结果
print(multi_feature_maps.shape)

输出结果：

(5, N, H, W, C)

说明：

首先，我们定义了两个输入的特征图feature_map_1和feature_map_2，并将其以列表形式传递给multi_resolution_feature_maps函数，同时指定了生成的多尺度特征图的深度为5。然后，我们调用multi_resolution_feature_maps函数生成多尺度特征图，并将结果存储在multi_feature_maps变量中。最后，我们打印出multi_feature_maps的形状，其中N表示batch size，H、W、C表示特征图的高度、宽度和通道数。