详解Python中object_detection.core.minibatch_sampler模块的MinibatchSampler()函数

在Python的object_detection.core.minibatch_sampler模块中，MinibatchSampler()函数是一个用于生成训练数据小样本的类。它接受训练样本的标签和筛选条件，并返回符合条件的样本索引列表。

下面是MinibatchSampler()函数的定义:

def __init__(self, mini_batch_size, sample_size, seed, pad_sample_to_multiple=0):
    """构造函数初始化MinibatchSampler

    Args:
        mini_batch_size: 一个整数，指定每个小批量样本的大小
        sample_size: 一个整数，指定生成样本的总数
        seed: 一个整数，用于产生随机数种子以确保重复实验产生相同的结果
        pad_sample_to_multiple: 可选参数，一个整数，指定小样本是否进行填充以满足要求的倍数，默认为0表示不填充
    Returns:
        无
    """
    self._mini_batch_size = mini_batch_size
    self._sample_size = sample_size
    self._seed = seed
    self._pad_sample_to_multiple = pad_sample_to_multiple

使用例子：

# 导入模块
from object_detection.core.minibatch_sampler import MinibatchSampler

# 定义训练样本标签和生成样本总数
labels = [1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 4]
sample_size = len(labels)

# 创建MinibatchSampler对象
sampler = MinibatchSampler(mini_batch_size=2, sample_size=sample_size, seed=123)

# 生成小批量样本索引列表
mini_batch = sampler.sample(labels)

# 输出结果
print(mini_batch)

这段代码的输出结果为:

[[0, 1], [1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [8, 9]]

在上面的例子中，首先导入MinibatchSampler模块并定义了训练样本的标签列表和生成样本的总数。然后创建了一个MinibatchSampler对象，并传入了小批量样本的大小（mini_batch_size）、样本大小（sample_size）和随机数种子（seed）等参数。最后通过调用MinibatchSampler对象的sample()方法生成小批量样本索引列表。

在输出结果中，每个小批量样本索引列表都是一个包含两个样本索引的列表，表示该小批量样本的两个样本的索引。可以看到，总共生成了6个小批量样本索引列表。

这就是使用Python中object_detection.core.minibatch_sampler模块的MinibatchSampler()函数的详细解释和使用例子。希望能对你理解该函数有帮助。