object_detection.builders.post_processing_builderbuild()方法的实现及使用示例

post_processing_builder.build()方法是TensorFlow Object Detection API中post_processing模块的一个函数，用于构建物体检测的后处理操作。该方法主要用于在训练期间计算模型预测结果的损失，以及在测试期间对模型预测结果进行解码和过滤。

使用示例：

首先，需要导入相关的模块和函数，如下所示：

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

然后，定义一个后处理配置文件post_processing.config，如下所示：

post_processing_config = post_processing_pb2.PostProcessing()
post_processing_config.batch_non_max_suppression.score_threshold = 0.5
post_processing_config.batch_non_max_suppression.iou_threshold = 0.3
post_processing_config.batch_non_max_suppression.max_detections_per_class = 100

接下来，使用post_processing_builder.build()方法构建后处理函数，如下所示：

postprocess_fn, _ = post_processing_builder.build(post_processing_config)

此时，postprocess_fn就是一个后处理函数，可以传入模型的预测结果进行后处理操作。

例如，假设模型的预测结果为detections，如下所示：

detections = {
    'num_detections': tf.constant([10]),
    'detection_boxes': tf.constant([[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]),
    'detection_scores': tf.constant([0.8]),
    'detection_classes': tf.constant([1])
}

可以使用后处理函数对预测结果进行解码和过滤操作，如下所示：

postprocessed_detections = postprocess_fn(detections)

经过后处理后，postprocessed_detections就是经过解码和过滤之后的最终预测结果。

除了上述示例中的batch_non_max_suppression方法外，post_processing_builder.build()方法还支持其他的后处理方法，如multiclass_non_max_suppression、batch_multiclass_non_max_suppression、add_non_max_suppression_to_dict等。

使用post_processing_builder.build()方法构建后处理函数是TensorFlow Object Detection API中物体检测任务中一个常用的操作，可以根据自己的需求选择合适的后处理方法，并根据具体的配置文件进行相应的参数配置。