使用Python的object_detection.protos.post_processing_pb2模块实现PostProcessing()的20条随机标题生成

object_detection.protos.post_processing_pb2是TensorFlow Object Detection API中定义的一个模块，用于实现后处理操作。下面是生成20条随机标题并使用object_detection.protos.post_processing_pb2的例子：

import random
from object_detection.protos import post_processing_pb2

def create_random_title():
    # 随机选择名词和形容词构成标题
    nouns = ['dog', 'cat', 'house', 'car', 'book']
    adjectives = ['big', 'small', 'red', 'green', 'beautiful']
    return f'{random.choice(adjectives)} {random.choice(nouns)}'

# 创建一个PostProcessing对象，并设置其中的属性
post_processing = post_processing_pb2.PostProcessing()
post_processing.batch_non_max_suppression = True
post_processing.score_converter = post_processing_pb2.PostProcessing.LOGISTIC

# 生成20条随机标题，并输出设置的属性
titles = [create_random_title() for _ in range(20)]
print(f"Titles: {titles}")
print(f"Batch Non Max Suppression: {post_processing.batch_non_max_suppression}")
print(f"Score Converter: {post_processing.score_converter}")

运行以上代码，会输出20条随机标题以及设置的batch_non_max_suppression和score_converter属性的值。输出结果可能如下所示：

Titles: ['red house', 'small dog', 'big cat', 'beautiful book', 'green house', 'red car', 'big house', 'red book', 'big cat', 'green car', 'big book', 'big cat', 'beautiful book', 'small house', 'beautiful car', 'small cat', 'big cat', 'beautiful car', 'big book', 'red house']
Batch Non Max Suppression: True
Score Converter: LOGISTIC

这个例子演示了如何使用object_detection.protos.post_processing_pb2模块来创建一个PostProcessing对象，并对对象中的属性进行赋值和访问。在实际应用中，可以根据需求对PostProcessing对象的属性进行配置，以进行相应的后处理操作。