Python中的object_detection.data_decoders.tf_example_decoderTfExampleDecoder()解码器使用说明

object_detection.data_decoders.tf_example_decoder.TfExampleDecoder() 是 TensorFlow 目标检测 API 中用于解码 TFRecords 文件中的样本的解码器。

该解码器可以将 TFRecords 文件中包含的图像、边界框和标签等信息解码为模型训练所需要的格式。

下面是使用说明及使用示例：

使用说明：

1. 导入模块：

   from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder
   

2. 创建解码器对象：

   decoder = tf_example_decoder.TfExampleDecoder()
   

3. 使用解码器解码样本：

   dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecord_files)
   decoded = dataset.map(decoder.decode)
   

其中，tfrecord_files 为包含 TFRecords 文件路径的列表，decoded 是解码后的样本列表。

使用示例：

假设 TFRecords 文件中包含的样本格式如下：

message Example {
  Features features = 1;
}

message Features {
  map<string, Feature> feature = 1;
}

message Feature {
  oneof kind {
    BytesList bytes_list = 1;
    FloatList float_list = 2;
    Int64List int64_list = 3;
  }
}

这是一个简化的示例，实际情况中可能会包含更多的特征和标签。

下面是一个使用 TfExampleDecoder 的示例代码，假设需要解码的 TFRecords 文件中包含图像、边界框和标签三个特征：

import tensorflow as tf
from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder

# 创建解码器对象
decoder = tf_example_decoder.TfExampleDecoder()

# 构建 TFRecords 文件路径列表
tfrecord_files = ['path/to/tfrecord1.tfrecord', 'path/to/tfrecord2.tfrecord']

# 创建 TFRecordDataset 对象
dataset = tf.data.TFRecordDataset(tfrecord_files)

# 解码样本
decoded = dataset.map(decoder.decode)

# 遍历解码后的样本
for sample in decoded:
    image = sample['image']  # 图像数据
    boxes = sample['groundtruth_boxes']  # 边界框坐标（格式：ymin, xmin, ymax, xmax）
    labels = sample['groundtruth_classes']  # 标签（索引值）
    print(image.shape, boxes.shape, labels.shape)

在上述示例中，decoded 是解码后的样本列表，每个样本是一个包含图像、边界框和标签等信息的字典。可以根据需要使用这些信息进行模型的训练和评估。

需要注意的是，TFRecords 文件中的特征和标签的名称可能会有所不同，需要根据实际情况进行相应的修改。