object_detection.protos.input_reader_pb2模块在Python中的应用案例
发布时间:2023-12-24 07:03:33
object_detection.protos.input_reader_pb2是TensorFlow Object Detection API中的一个模块,用于定义输入数据的读取器(input reader)。输入数据的读取器负责从数据源(如本地文件系统、云存储等)读取数据,并将数据转换为模型的输入格式。
以下是object_detection.protos.input_reader_pb2模块在Python中的应用案例:
案例一:创建一个CSV输入读取器
from object_detection.protos import input_reader_pb2
def create_csv_input_reader(csv_path, image_width, image_height):
input_reader = input_reader_pb2.InputReader()
input_reader.csv_input_reader.filename_queue = csv_path
input_reader.csv_input_reader.num_epochs = 1
input_reader.csv_input_reader.shuffle = True
input_reader.csv_input_reader.skip_header_lines = 1
input_reader.csv_input_reader.num_readers = 1
input_reader.label_map_path = 'path/to/label_map.pbtxt'
input_reader.tf_record_input_reader.input_path[:] = ['path/to/train.tfrecord']
input_reader.tf_record_input_reader.shuffle = True
input_reader.tf_record_input_reader.num_readers = 1
input_reader.image_resizer.fixed_shape_resizer.width = image_width
input_reader.image_resizer.fixed_shape_resizer.height = image_height
input_reader.image_resizer.fixed_shape_resizer.pad_to_max_dimension = True
return input_reader
在以上示例中,我们创建了一个CSV输入读取器,该读取器从CSV文件中读取数据。具体配置包括指定CSV文件路径、指定类别标签映射文件路径、指定训练数据集的TFRecord文件路径、设置图片的宽度和高度等。
案例二:创建一个TFRecord输入读取器
from object_detection.protos import input_reader_pb2
def create_tfrecord_input_reader(tfrecord_path, image_width, image_height):
input_reader = input_reader_pb2.InputReader()
input_reader.tf_record_input_reader.input_path[:] = [tfrecord_path]
input_reader.tf_record_input_reader.shuffle = True
input_reader.tf_record_input_reader.num_readers = 1
input_reader.image_resizer.fixed_shape_resizer.width = image_width
input_reader.image_resizer.fixed_shape_resizer.height = image_height
input_reader.image_resizer.fixed_shape_resizer.pad_to_max_dimension = True
return input_reader
在以上示例中,我们创建了一个TFRecord输入读取器,该读取器从TFRecord文件中读取数据。具体配置包括指定TFRecord文件路径、设置图片的宽度和高度等。
这些示例展示了如何使用object_detection.protos.input_reader_pb2模块创建和配置输入数据的读取器。根据项目需求,可以根据这些示例进行定制化的配置,以满足不同的数据读取需求。
