使用Python编写的object_detection.utils.test_utilsMockBoxPredictor()的随机生成测试示例

在 object_detection.utils.test_utils 模块中，有一个名为 MockBoxPredictor 的类，该类用于模拟一个模型的预测结果。下面是一个随机生成测试的示例：

from object_detection.utils.test_utils import MockBoxPredictor

# 创建一个 MockBoxPredictor 对象
mock_predictor = MockBoxPredictor()

# 设置模拟预测中使用的类别数量
num_classes = 5
mock_predictor.set_classes(num_classes)

# 生成一组随机的预测框坐标和分数
box_coordinates = mock_predictor.get_random_box_coordinates()
box_scores = mock_predictor.get_random_box_scores()

# 打印预测框坐标和分数
for i in range(len(box_coordinates)):
    coordinates = box_coordinates[i]
    scores = box_scores[i]
    print(f"预测框 {i+1} 的坐标为 {coordinates}，分数为 {scores}")

# 进行模拟预测
image_height = 100
image_width = 100
mock_image = mock_predictor.generate_mock_image(image_height, image_width)
predictions = mock_predictor.predict(mock_image)

# 打印预测结果
for i in range(num_classes):
    class_prediction = predictions[i]
    print(f"类别 {i+1} 的预测结果为 {class_prediction}")

在这个示例中，我们首先创建了一个 MockBoxPredictor 对象，并使用 set_classes 方法设置了模拟预测中使用的类别数量。然后，我们使用 get_random_box_coordinates 和 get_random_box_scores 方法生成了一组随机的预测框坐标和分数，并打印出来。

接下来，我们使用 generate_mock_image 方法生成了一个模拟的输入图像，并使用 predict 方法进行了模拟的预测。最后，我们打印出了预测结果。

这个示例展示了如何使用 MockBoxPredictor 类来生成随机的模拟预测结果，并获取预测框的坐标、分数以及类别预测结果。注意，这只是一个模拟的示例，实际应用中需要根据具体的需求进行相应的配置和调整。