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

object_detection.core.minibatch_sampler 是 TensorFlow Object Detection API 中的一个模块，用于生成随机的样本集。

使用例子如下：

首先，导入必要的包和模块：

import numpy as np
from object_detection.core.minibatch_sampler import BalancedPositiveNegativeSampler
from object_detection.core.sampler import (RandomSampler, 
                                           SampleConfig, 
                                           StaticBalancedPositiveNegativeSampler)

然后，定义一个样本集：

num_classes = 2
num_samples = 100
num_rands = 20
is_static = False

np.random.seed(0)
gt_boxes = np.random.uniform(size=(num_samples, 4))
labels = np.random.randint(low=0, high=num_classes, size=(num_samples))

接下来，创建一个 SampleConfig 对象，用于指定样本集的配置：

sample_config = SampleConfig(num_classes=num_classes,
                             max_num_instances_per_class=num_samples,
                             num_minibatches=num_rands,
                             is_static_balanced=static,
                             use_static_num_samples=True)

然后，根据是否静态平衡来选择适当的采样器：

if is_static:
    sampler = StaticBalancedPositiveNegativeSampler(sample_config)
else:
    sampler = RandomSampler(sample_config)

最后，生成随机的样本集：

minibatches = []
for minibatch_id in range(num_rands):
    indices = sampler.sample(labels, gt_boxes)
    minibatches.append(indices)

每个 minibatch 是一个列表，包含一组样本的索引。上述代码中，我们生成了20个随机的样本集。

总结：

以上是使用 object_detection.core.minibatch_sampler 在Python中随机生成20个样本集的示例代码。通过使用这个模块，我们可以方便地生成各种采样器和样本集。这对于目标检测任务中的训练和评估非常有用。