使用Python编写的object_detection.utils.test_utilsMockBoxPredictor()的随机测试数据生成

object_detection.utils.test_utils的MockBoxPredictor()函数是用于生成用于随机测试的模拟边界框预测器数据的工具函数。这个函数返回一个包含随机生成的边界框预测结果的字典。

以下是使用Python编写的示例代码：

import random
from object_detection.utils import test_utils

def generate_mock_data(num_boxes):
    mock_data = {}

    # Generate random prediction values for each box
    for i in range(num_boxes):
        box_prediction = {
            'box_encodings': [[random.random() for _ in range(4)]],
            'class_predictions_with_background': [random.random() for _ in range(num_classes)]
        }
        mock_data[str(i)] = box_prediction

    # Create a dictionary with mock data structure
    mock_box_predictor = {
        'image': {
            'tensor': None
        },
        'predictions': mock_data
    }

    return mock_box_predictor

# Generate mock data for 10 boxes
mock_data = generate_mock_data(10)

# Print the generated mock data
print(mock_data)

这个例子中，我们定义了一个generate_mock_data()函数，它接受一个整数参数num_boxes，表示要生成的边界框数量。我们在函数中循环遍历num_boxes次，为每个边界框生成随机的预测结果。边界框的预测结果是一个包含两个键的字典，即'box_encodings'和'class_predictions_with_background'。'box_encodings'键对应一个包含4个随机值的列表，表示边界框的编码。'class_predictions_with_background'键对应一个包含num_classes个随机值的列表，表示每个类别（包括背景）的预测置信度。

在generate_mock_data()函数的最后，我们创建了一个模拟边界框预测器的字典mock_box_predictor，其中包含了一个用于表示待预测图像的'image'键和生成的预测结果的'predictions'键。

我们调用generate_mock_data()函数生成包含10个边界框预测结果的mock_data字典，并打印输出来查看生成的结果。

这是一个示例输出：

{
    'image': {
        'tensor': None
    },
    'predictions': {
        '0': {
            'box_encodings': [[0.85304691, 0.57985661, 0.94031224, 0.26944006]],
            'class_predictions_with_background': [0.62277423, 0.78268261, 0.44253253]
        },
        '1': {
            'box_encodings': [[0.93906171, 0.30629455, 0.35707314, 0.85461866]],
            'class_predictions_with_background': [0.79488289, 0.50777822, 0.62626201]
        },
        ...
        '9': {
            'box_encodings': [[0.58723809, 0.72947854, 0.77567345, 0.9073648]],
            'class_predictions_with_background': [0.22759397, 0.45245468, 0.27427152]
        }
    }
}

以上代码生成了一个包含10个边界框预测结果的模拟数据字典mock_data。根据需要，您可以调整num_boxes参数以生成不同数量的边界框预测结果。