Python中关于object_detection.core.minibatch_sampler的随机生成器

在Python中，object_detection.core.minibatch_sampler是用于生成随机批量样本的工具。它是TensorFlow Object Detection API的一部分，用于训练和评估目标检测模型。

minibatch_sampler有两个主要的类：BalancedPositiveNegativeSampler和BatchSampler。这两个类可以根据输入样本的类别平衡和样本数量来生成随机批量样本。

BalancedPositiveNegativeSampler类用于平衡正样本和负样本的数量。正样本是指具有目标物体的样本，而负样本是指没有目标物体的样本。这对于训练目标检测模型非常重要，因为正样本和负样本的比例通常是不平衡的。

BatchSampler类用于生成指定数量的随机批量样本。它可以从输入样本中随机选择一部分样本，并在训练过程中使用它们来更新模型的权重。

下面是一个简单的使用例子，演示如何使用object_detection.core.minibatch_sampler来生成随机批量样本：

from object_detection.core.minibatch_sampler import BalancedPositiveNegativeSampler, BatchSampler

# 假设我们有100个正样本和900个负样本
num_classes = 2
num_samples_per_class = [100, 900]

# 创建BalancedPositiveNegativeSampler对象
sampler = BalancedPositiveNegativeSampler(num_samples_per_class, num_classes)

# 随机生成一个批量样本的例子
positive_fraction = 0.5  # 正样本比例，即每个批量样本中正样本的占比
batch_size = 32  # 每个批量样本的大小

# 创建BatchSampler对象
batch_sampler = BatchSampler(sampler, batch_size, positive_fraction)

# 生成随机批量样本
for i in range(10):  # 生成10个批量样本
    batch = batch_sampler.sample_batch()  # 生成一个批量样本
    print("Batch {}: Number of positive samples = {}, Number of negative samples = {}".format(
        i, sum(batch[1]), len(batch[1])-sum(batch[1])))

在上述示例中，我们首先创建了一个BalancedPositiveNegativeSampler对象。然后，我们使用BalancedPositiveNegativeSampler对象创建一个BatchSampler对象。BatchSampler对象将根据输入的正样本比例和批量样本大小生成随机批量样本。

在每个批量样本循环中，我们调用batch_sampler的sample_batch()方法来生成一个批量样本。该方法返回一个元组，其中 个元素是一个数组，包含随机选择的样本的索引，第二个元素是一个长度为样本数量的数组，表示每个样本是正样本还是负样本。

最后，我们打印每个批量样本中的正样本和负样本数量。

总而言之，object_detection.core.minibatch_sampler是Python中用于生成随机批量样本的工具。它是TensorFlow Object Detection API的一部分，可以帮助我们在训练目标检测模型时平衡正样本和负样本的数量，并生成随机批量样本。