object_detection.builders.post_processing_builderbuild()方法在Python中的实际应用

build() 方法是 TensorFlow Object Detection API 中的一个方法，用于构建后处理模块。它的作用是将训练好的模型的输出进行后处理，获得最终的目标检测结果。

下面是一个示例，展示了如何在 Python 中使用 build() 方法进行物体检测的后处理：

from object_detection.builders import post_processing_builder
from object_detection.protos import post_processing_pb2

# 读取配置文件
post_processing_config = post_processing_pb2.PostProcessing()
# 设置配置参数
post_processing_config.batch_non_max_suppression.score_threshold = 0.5
# 创建后处理模块
post_processing_instance = post_processing_builder.build(post_processing_config)

# 假设有一个物体检测模型的输出
detection_scores = [0.8, 0.9, 0.6, 0.7]
detection_boxes = [[0.2, 0.2, 0.8, 0.8], [0.3, 0.3, 0.7, 0.7], [0.1, 0.1, 0.9, 0.9], [0.4, 0.4, 0.6, 0.6]]

# 后处理模块进行非极大值抑制
detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections = \
    post_processing_instance.batch_non_max_suppression(
        detection_boxes=detection_boxes,
        detection_scores=detection_scores,
        max_total_detections=100,
        max_detections_per_class=10,
        min_score_thresh=0.5)

# 打印后处理得到的结果
for i in range(num_detections):
    print('Detection {}: class={}, score={}, box={}'.format(
        i, detection_classes[i], detection_scores[i], detection_boxes[i]))

在这个例子中，首先我们需要创建一个 post_processing_config 对象，该对象是 post_processing_pb2.PostProcessing 类型的，用于配置后处理模块的参数。在这个例子中，我们设置了阈值 0.5，只有得分高于该阈值的目标才会被保留。

接下来，我们使用 post_processing_builder.build() 方法构建了一个后处理模块的实例 post_processing_instance。这个方法会根据 post_processing_config 创建一个特定的后处理模块。

然后，我们假设有一个物体检测模型的输出，其中 detection_boxes 是检测框的坐标，detection_scores 是对应的得分。

最后，我们调用 post_processing_instance.batch_non_max_suppression() 方法进行非极大值抑制。这个方法会将检测框和对应的得分作为输入，并根据设置的阈值和参数，获得最终的目标检测结果。返回的结果是经过非极大值抑制之后的检测框、得分、类别和检测数量。

最后，我们打印了经过后处理得到的目标检测结果。