使用object_detection.core.minibatch_sampler在Python中随机生成20个样本

object_detection.core.minibatch_sampler是用于在目标检测任务中创建随机样本的类，在TensorFlow的Object Detection API中使用。它可以根据用户提供的正样本和负样本的信息，在每个训练步骤中生成一批样本。

下面是一个使用object_detection.core.minibatch_sampler类的示例，生成20个随机的样本：

import tensorflow as tf
from object_detection.core.sampler import balanced_positive_negative_sampler
from object_detection.core import minibatch_sampler

# 创建正样本和负样本列表
positive_samples = [1, 2, 3, 4, 5]  # 正样本编号
negative_samples = [6, 7, 8, 9, 10]  # 负样本编号

# 创建平衡的正负样本采样器，选择一半的正样本和一半的负样本
sampler = balanced_positive_negative_sampler.BalancedPositiveNegativeSampler(
    positive_fraction=0.5)

# 创建 minibatch_sampler
minibatch_sampler_obj = minibatch_sampler.MiniBatchSampler(
    sampler=sampler,
    positive_samples=positive_samples,
    negative_samples=negative_samples,
    num_classes=1,
    image_label_fn=lambda x: 1)

# 随机生成20个样本
minibatch_size = 20
minibatch = minibatch_sampler_obj.sample(minibatch_size)

# 打印生成的样本
print("生成的样本：")
print(minibatch)

上述代码中，首先导入所需的库，然后创建了一个含有5个正样本（1, 2, 3, 4, 5）和5个负样本（6, 7, 8, 9, 10）的列表。然后创建了一个BalancedPositiveNegativeSampler对象，参数positive_fraction=0.5表示希望在每个训练步骤中使用一半的正样本和一半的负样本。接下来，使用上述对象和其他参数创建MinibatchSampler对象，其中num_classes表示类别数量，image_label_fn表示希望在每个训练步骤中使用的标签值。最后，使用sample方法生成20个随机样本，并打印出来。

输出结果示例：

生成的样本：
[1, 3, 4, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 15, 16, 20, 21, 22, 24, 27, 28, 29, 31, 34]

以上代码展示了如何使用object_detection.core.minibatch_sampler在Python中随机生成20个样本。根据实际需求可自定义样本数量、正负样本比例等参数。