Python中关于object_detection.core.minibatch_sampler的20个随机样本生成器

在Python中，object_detection.core模块中的minibatch_sampler提供了一系列用于创建随机样本的辅助函数。这些函数可以用于在目标检测任务中生成用于训练的小批量样本数据。下面是关于minibatch_sampler模块中的20个随机样本生成器的示例和用法说明。

1. random_sampler: 使用随机采样来生成小批量样本数据。以下是使用此生成器的示例：

from object_detection.core.minibatch_sampler import random_sampler

sampler = random_sampler.RandomSampler(num_samples=10, seed=0)
indices = list(range(1000))  # 1000个样本索引
batch_indices = sampler.subsample(indices)  # 从1000个样本中随机选择10个样本的索引

2. hard_negative_sampler: 从候选样本中随机选择一些困难样本作为负样本。以下是使用此生成器的示例：

from object_detection.core.minibatch_sampler import hard_negative_sampler

sampler = hard_negative_sampler.HardNegativeSampler(num_hard_examples=5, iou_threshold=0.5)
positives = [1, 2, 3, 4, 5]  # 正样本的索引
negatives = [6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]  # 负样本的索引
batch_indices = sampler.subsample(positives, negatives)  # 从负样本中随机选择一些困难样本作为负样本

3. max_negatives_per_positive_sampler: 确保每个正样本都有一定数量的负样本。以下是使用此生成器的示例：

from object_detection.core.minibatch_sampler import max_negatives_per_positive_sampler

sampler = max_negatives_per_positive_sampler.MaxNegativesPerPositiveSampler(max_negatives_per_positive=3)
positives = [1, 2, 3]  # 正样本的索引
negatives = [4, 5, 6, 7, 8]  # 负样本的索引
batch_indices = sampler.subsample(positives, negatives)  # 为每个正样本随机选择3个负样本

4. balanced_positive_negative_sampler: 生成平衡的正负样本对以用于训练。以下是使用此生成器的示例：

from object_detection.core.minibatch_sampler import balanced_positive_negative_sampler

sampler = balanced_positive_negative_sampler.BalancedPositiveNegativeSampler(positive_fraction=0.5, max_negatives_per_positive=3)
positives = [1, 2, 3]  # 正样本的索引
negatives = [4, 5, 6, 7, 8]  # 负样本的索引
batch_indices = sampler.subsample(positives, negatives)  # 生成平衡的正负样本对

5. bootstrapper_sampler: 使用引导采样策略生成样本迭代器。以下是使用此生成器的示例：

from object_detection.core.minibatch_sampler import bootstrapper_sampler

sampler = bootstrapper_sampler.BootstrapperSampler(bootstrap_type='hard')
indices = list(range(1000))  # 1000个样本索引
batch_indices = sampler.subsample(indices)  # 使用引导采样策略生成样本迭代器

6. concatenated_sampler: 将多个样本生成器连接在一起生成样本迭代器。以下是使用此生成器的示例：

from object_detection.core.minibatch_sampler import concatenated_sampler

sampler1 = random_sampler.RandomSampler(num_samples=10)
sampler2 = hard_negative_sampler.HardNegativeSampler(num_hard_examples=5, iou_threshold=0.5)
sampler = concatenated_sampler.ConcatenatedSampler([sampler1, sampler2])
positives = [1, 2, 3]  # 正样本的索引
negatives = [4, 5, 6, 7, 8]  # 负样本的索引
batch_indices = sampler.subsample(positives, negatives)  # 使用连接的样本生成器生成样本迭代器

这些生成器允许以不同的策略生成小批量样本数据，例如随机采样、困难样本采样、引导采样等。根据任务的需要，可以灵活地选择和组合这些生成器来生成训练所需的样本数据。