使用Python中的object_detection.core.minibatch_sampler生成20个随机样本

在Python中，可以使用object_detection.core.minibatch_sampler来生成随机样本。这是一个用于实现多种不同样本采样策略的类。它可以用于在目标检测任务中生成训练样本的小批量。

下面是一个使用object_detection.core.minibatch_sampler生成20个随机样本的示例：

首先，我们需要导入相关的模块：

from object_detection.core import minibatch_sampler
import numpy as np

然后，我们可以创建一个包含训练图像ID和相应目标框坐标的列表。对于这个示例，我们假设有100个图像和每个图像有2个目标框。目标框坐标可以用左上角和右下角的坐标表示。

num_images = 100
num_boxes_per_image = 2

image_ids = np.arange(num_images)
boxes = np.random.randint(0, 100, size=(num_images, num_boxes_per_image, 4))

接下来，我们可以定义一个minibatch_sampler对象，使用随机采样策略，并指定每个小批量的样本数量和样本的最小正样本比例。

sampler = minibatch_sampler.RandomSampler(seed=0)
num_samples = 20
positive_fraction = 0.5

然后，我们可以使用minibatch_sampler对象来生成20个随机样本。

minibatch = sampler.subsample(indicator_list=None,
                              num_samples=num_samples,
                              positive_fraction=positive_fraction,
                              boxes=boxes,
                              image_ids=image_ids)

在这个例子中，subsampler方法将返回一个numpy数组，其中包含20个样本的索引。这些索引可以用于从训练数据集中选择所需的样本。

print(minibatch)

输出结果可能如下所示：

[ 2 19  1  9  3 14 10 17 12  0  4 13 16 15  5  6  8 11  7 18]

这个例子演示了如何使用object_detection.core.minibatch_sampler类生成20个随机样本。你可以根据自己的需求，调整样本的数量和采样策略，以适应不同的目标检测任务。