Python实现的object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()备份处理功能解析

发布时间：2023-12-24 14:32:29

在TensorFlow Object Detection API中，tf_example_decoder模块提供了一个BackupHandler类，用于处理当图像数据无法解析时的备份处理。

以下是BackupHandler的定义：

class BackupHandler(object):
  """A class to handle tf.Example back-ups."""

  def __init__(self,
               shapes_field='image/object/bbox',
               default_values={},
               label_field='image/object/class/label'):
      ...
  
  def get_nominal_shape(self):
      ...

  def maybe_backup(self, tf_example, shape):
      ...
  
  def has_backup(self):
      ...
  
  def get_backup(self):
      ...

BackupHandler类有以下几个方法：

- __init__(self, shapes_field, default_values, label_field)：初始化BackupHandler对象。shapes_field参数是一个字符串，指定了tf.Example中包含检测边界框信息的字段名。default_values参数是一个字典，提供了默认的边界框和标签信息。label_field参数是一个字符串，指定了tf.Example中包含标签信息的字段名。

- get_nominal_shape(self)：获取图像的预期形状。

- maybe_backup(self, tf_example, shape)：在图像数据无法解析时，进行备份处理。tf_example参数是一个tf.Example对象，包含了图像和边界框信息。shape参数是一个元组，表示图像的形状。

- has_backup(self)：检查是否存在备份数据。

- get_backup(self)：获取备份数据。

下面是BackupHandler的一个使用示例：

import tensorflow as tf

from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder

# 假设使用的是COCO数据集，图像预期形状为(640, 480, 3)
backup_handler = tf_example_decoder.BackupHandler()

# 解析tf.Example数据时，遇到无法解析的情况时，则使用备份数据
def decode_function(serialized_example):
    example_decoder = tf_example_decoder.TfExampleDecoder()
    try:
        decoded_tensor_dict = example_decoder.decode(serialized_example)
    except tf.errors.InvalidArgumentError:
        decoded_tensor_dict = backup_handler.get_backup()

    return decoded_tensor_dict

# 构建tf.data.Dataset对象
dataset = tf.data.TFRecordDataset('path/to/tfrecord')
dataset = dataset.map(decode_function)

# 迭代并使用数据集
for image_tensor, groundtruth_dict in dataset:
    # 使用图像和边界框数据进行模型训练或推理
    ...

在上述示例中，首先创建了一个BackupHandler对象。然后，定义了一个解析tf.Example数据的函数decode_function()。在使用example_decoder解析数据时，如果遇到无法解析的情况，则使用备份数据backup_handler.get_backup()。最后，使用tf.data.TFRecordDataset来构建数据集，并使用解析函数decode_function()进行解析和处理。