object_detection.core.minibatch_samplerMinibatchSampler()函数的中文使用说明

object_detection.core.minibatch_sampler.MinibatchSampler函数是用于生成小批量样本的类。它在目标检测任务中非常有用，因为通常需要从大量的候选框中抽取一小部分样本进行训练。该函数的参数包括minibatch_size, positive_fraction和match_threshold等。

使用该函数的一般步骤如下：

1. 构造MinibatchSampler对象，传入所需的参数。

2. 调用MinibatchSampler对象的subsample_indicator方法，将候选框标记为正样本、负样本或忽略样本。

3. 根据标记的结果，从中选择一部分样本组成小批量。

下面给出一个使用MinibatchSampler函数的例子：

import tensorflow as tf
from object_detection.core.minibatch_sampler import MinibatchSampler

# 假设有500个候选框并且需要从中选择128个样本
num_candidates = 500
num_samples = 128

# 构造MinibatchSampler对象
sampler = MinibatchSampler(minibatch_size=num_samples, positive_fraction=0.5, match_threshold=0.5)

# 随机生成500个候选框的标记
candidate_indicator = tf.random.uniform([num_candidates], minval=0, maxval=2, dtype=tf.int32)

# 根据标记将候选框分组
positives, ignored, negatives = sampler.subsample_indicator(candidate_indicator)

# 从每组中选择一定数量的样本
positives_minibatch = tf.boolean_mask(tf.range(num_candidates), positives)[:num_samples // 2]
ignored_minibatch = tf.boolean_mask(tf.range(num_candidates), ignored)[:num_samples // 4]
negatives_minibatch = tf.boolean_mask(tf.range(num_candidates), negatives)[:num_samples // 4]

# 将所选样本组成小批量
minibatch = tf.concat([positives_minibatch, ignored_minibatch, negatives_minibatch], axis=0)

在上面的例子中：

- num_candidates表示候选框的数量，这里假设有500个候选框。

- num_samples表示需要选择的样本数量，这里假设需要选择128个样本。

- sampler = MinibatchSampler(minibatch_size=num_samples, positive_fraction=0.5, match_threshold=0.5)构造了一个MinibatchSampler对象，指定了小批量样本的大小、正样本的比例和匹配阈值。

- candidate_indicator是一个长度为num_candidates的一维向量，表示每个候选框的标记。

- positives, ignored, negatives = sampler.subsample_indicator(candidate_indicator)根据候选框的标记将其分为正样本、忽略样本和负样本三组。

- positives_minibatch, ignored_minibatch, negatives_minibatch从每组中选择一定数量的样本，用于组成小批量。

- minibatch = tf.concat([positives_minibatch, ignored_minibatch, negatives_minibatch], axis=0)将所选样本组成一个一维向量。

以上就是object_detection.core.minibatch_sampler.MinibatchSampler函数的使用说明和一个简单的例子。该函数在目标检测任务中通常用于生成小批量样本，以便进行模型训练。你可以根据实际需求调整参数和逻辑来适配你的任务。