Python中关于object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()的备份处理程序详解

在TensorFlow Object Detection API中，object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()是一个备份处理程序，用于处理检测模型训练过程中的崩溃或意外情况。

备份处理程序用于处理示例解码器中遇到的错误，通常是在解码器的read()方法中。当解码器无法正确解码示例时，会调用备份处理程序来处理该示例。

备份处理程序需要实现一个名为handle()的方法，该方法接收一个原始的TFRecord示例字典作为输入，并返回解码后的TFRecord示例。解码后的示例可以是一个单独的张量字典，也可以是一个元组列表，其中每个元组包含一个张量字典和一个标签张量。

以下是一个使用object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()的示例：

import tensorflow as tf
from object_detection.data_decoders import tf_example_decoder
from object_detection.data_decoders import tf_example_decoderBackupHandler

# 定义输入示例
input_example = {
    'image/encoded': tf.io.encode_jpeg(tf.zeros([100, 100, 3])),
    'image/height': 100,
    'image/width': 100,
    'image/object/bbox/xmin': 0.1,
    'image/object/bbox/ymin': 0.2,
    'image/object/bbox/xmax': 0.3,
    'image/object/bbox/ymax': 0.4,
    'image/object/class/label': 1,
}

# 创建示例解码器
decoder = tf_example_decoder.TfExampleDecoder()

# 定义备份处理程序
def backup_handler(serialized_example):
    # 解码示例
    decoded_example = decoder.decode(serialized_example)
    
    # 处理示例，将示例中的坐标扩大两倍
    decoded_example['groundtruth_boxes'] *= 2.0
    
    return decoded_example

# 调用备份处理程序
decoded_example = tf_example_decoderBackupHandler(
    serialized_example=input_example,
    decoder=decoder,
    backup_handler_func=backup_handler
)

print(decoded_example)

在上面的示例中，我们首先定义了一个输入示例，该示例包含了图像的编码、尺寸和边界框的坐标和类别标签。然后，我们创建了一个tf_example_decoder.TfExampleDecoder()实例来解码示例。接下来，我们定义了一个备份处理程序backup_handler()，该处理程序将示例中的边界框坐标扩大两倍。最后，我们调用object_detection.data_decoders.tf_example_decoderBackupHandler()函数，将输入示例、示例解码器和备份处理程序传递给该函数。该函数将返回处理后的示例。

在这个例子中，输入示例的边界框坐标将被扩大两倍。这个例子只是一个演示，实际上你可以根据自己的需求编写自己的备份处理程序来处理示例解码中的错误或特殊情况。