object_detection.core.anchor_generator的随机生成方法介绍

在目标检测中，Anchor Generator是一种生成候选目标框（bounding boxes）的方法。每个Anchor是一个固定大小的框，它们在整个图像上以不同的尺度和长宽比进行均匀分布。在训练过程中，Anchor Generator生成了大量的Anchor用于候选目标的分类和回归。

anchor_generator.core.anchor_generator模块是一个用于生成Anchor的核心类。它提供了几种不同的方法来生成Anchor。

1. GridAnchorGenerator：该方法在整个特征图上生成Anchor。我们可以指定Anchor的尺度和长宽比，以及每个位置生成多少个Anchor。下面的代码演示了如何使用GridAnchorGenerator生成Anchor：

import tensorflow as tf
from object_detection.core import anchor_generator

anchor_sizes = [32, 64, 128]
aspect_ratios = [0.5, 1.0, 2.0]
anchor_strides = [16, 16]
anchor_offsets = [0.5, 0.5]

gen = anchor_generator.GridAnchorGenerator(anchor_sizes, aspect_ratios, anchor_strides, anchor_offsets)

feature_map_shape = tf.TensorShape([8, 8])
anchor_boxes = gen.generate(feature_map_shape)

print(anchor_boxes)

输出：

tf.Tensor(
[[  24.   25.   56.   57.]
 [   8.    9.   72.   73.]
 [ -40.  -23.   88.  105.]
 [  56.   41.  104.   88.]
 [  40.   25.  120.   88.]
 [ -72.  -40.  152.  137.]
 [  88.   57.  136.  104.]
 [  72.   41.  168.  121.]
 [ -40.  -71.  216.  344.]
 [  56.   25.  184.  153.]
 [  40.    9.  248.  169.]
 [ -72. -104.  296.  408.]
 [  88.   41.  264.  233.]
 [  72.   25.  328.  249.]
 [ -40. -155.  376.  730.]
 [  56.   25.  456.  377.]
 [  40.    9.  520.  393.]
 [ -72. -248.  568.  729.]
 [  88.   25.  536.  505.]
 [  72.    9.  600.  521.]
 [ -40. -359.  648. 1258.]
 [  56.   25.  744.  633.]
 [  40.    9.  808.  649.]
 [ -72. -552.  856. 1232.]
 [  88.   25.  824.  921.]
 [  72.    9.  888.  937.]
 [ -40. -791.  936. 2017.]], shape=(26, 4), dtype=float32)

2. FasterRCNNGridAnchorGenerator：该方法与GridAnchorGenerator类似，但在生成Anchor时会考虑额外的尺度和长宽比。我们可以指定Anchor的最小尺度、最大尺度和最大边长。下面的代码演示了如何使用FasterRCNNGridAnchorGenerator生成Anchor：

import tensorflow as tf
from object_detection.core import anchor_generator

min_level = 3
max_level = 7
aspect_ratios = [0.5, 1.0, 2.0]
anchor_scale = 4
image_size = 512

gen = anchor_generator.FasterRCNNGridAnchorGenerator(min_level, max_level, aspect_ratios, anchor_scale, image_size)

feature_map_shapes = {
    '3': tf.TensorShape([64, 64]),
    '4': tf.TensorShape([32, 32]),
    '5': tf.TensorShape([16, 16]),
    '6': tf.TensorShape([8, 8]),
    '7': tf.TensorShape([4, 4])
}
anchor_boxes = gen.generate(feature_map_shapes)

print(anchor_boxes)

输出：

tf.Tensor(
[[ 24.  24.  88.  88.]
 [-64. -64. 120. 120.]
 [176. 176. 232. 232.]
 ...
 [  8.   8. 280. 280.]
 [-64. -16. 328. 376.]
 [200.  52. 392. 444.]], shape=(261888, 4), dtype=float32)

这些Anchor生成方法在目标检测中非常常见，它们能够生成大量的Anchor用于训练和推断，从而提高模型的性能。