object_detection.data_decoders.tf_example_decoderTfExampleDecoder()解码器在Python中使用示例

示例代码如下：

import tensorflow as tf
from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder

def decode_tf_example(example_bytes):
    # Create a tf.Example protobuf message from the example bytes
    example = tf.train.Example()
    example.ParseFromString(example_bytes)

    # Create an instance of the TfExampleDecoder
    decoder = tf_example_decoder.TfExampleDecoder()

    # Decode the tf.Example protobuf message using the TfExampleDecoder
    decoded_example = decoder.decode(example)

    return decoded_example

# Read the example bytes from a TFRecord file
tfrecord_file = 'path/to/tfrecord/file.tfrecord'
tfrecord_iterator = tf.io.tf_record_iterator(tfrecord_file)
example_bytes = next(tfrecord_iterator)

# Decode the example bytes using the TfExampleDecoder
decoded_example = decode_tf_example(example_bytes)

# Print the decoded example
print(decoded_example)

在此示例中，我们首先使用tfrecord_iterator从TFRecord文件中读取一个example bytes。然后，我们将这个example bytes传递给decode_tf_example函数，它使用tf.train.Example类从bytes中构建了一个tf.Example protobuf消息。接下来，我们实例化了TfExampleDecoder类，并将tf.Example消息传递给decode方法来解码它，并返回一个tf.train.Example实例。

最后，我们打印出解码后的示例。输出的内容将是一个字典，其中包含了图像的相关信息，如图像的高度、宽度、通道数，以及物体的边框坐标、标签等信息。

请注意，需要确保在使用此代码示例之前已经安装了TensorFlow和tensorflow_models库。