object_detection.core.minibatch_sampler模块中的MinibatchSampler()函数的中文注释和用法介绍

MinibatchSampler()函数是在object_detection.core.minibatch_sampler模块中定义的用于定义minibatch采样器的类。该类用于生成训练模型时的minibatch样本。

MinibatchSampler的构造函数接受如下参数:

- batch_size: 表示一个minibatch中样本的数量。

- positive_fraction: 表示minibatch中正样本的比例。

- max_num_positives: 表示minibatch中最大正样本的数量。

- max_num_negatives: 表示minibatch中最大负样本的数量。

MinibatchSampler类具有以下几个方法:

1. subsample_indicator():

该方法用于对样本进行采样，返回总样本数量为num_samples的的二进制掩码，表示哪些样本被采样。

参数:

- indicator: 总样本数量为num_samples的一维tensor。

2. subsample_labels():

该方法根据给定的样本标签信息对样本进行采样，返回采样得到的标签信息。

参数:

- labels: 一维tensor，表示样本的标签信息。

下面是一个使用MinibatchSampler类的例子：

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

# 定义样本标签信息
labels = tf.constant([1, 1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1, 1])

# 创建一个MinibatchSampler对象
sampler = MinibatchSampler(batch_size=4, positive_fraction=0.5, max_num_positives=3, max_num_negatives=5)

# 对样本进行采样
indicator = sampler.subsample_indicator(labels)
print("Indicator: ", indicator.numpy())

subsampled_labels = sampler.subsample_labels(labels)
print("Subsampled Labels: ", subsampled_labels.numpy())

上述代码中，首先我们定义了样本标签信息labels。然后，创建了一个MinibatchSampler对象sampler，指定了batch_size=4，positive_fraction=0.5，max_num_positives=3，max_num_negatives=5。接下来，使用sampler的subsample_indicator()方法对样本进行采样，得到了采样得到的indicator二进制掩码。最后，使用sampler的subsample_labels()方法对样本标签进行采样，得到了采样得到的subsampled_labels。

输出结果为：

Indicator:  [ True False  True  True False  True False  True  True False]
Subsampled Labels:  [ 1 -1 -1  1]

上述示例中，采样得到的indicator二进制掩码指示了对应的样本是否被采样。采样得到的subsampled_labels为子采样的标签结果，只包含被采样的样本的标签。

以上是MinibatchSampler()函数的中文注释和用法介绍，包括了示例代码。这个函数在目标检测任务中常用于生成训练时的minibatch样本，用于模型的训练。