使用object_detection.utils.static_shape在Python中解析目标检测结果的静态形状是怎样的

object_detection.utils.static_shape是TensorFlow Object Detection API中的一个函数，用于解析目标检测结果的静态形状。它返回一个张量的静态形状，这个形状是根据运行时可以确定的，不受输入张量的值或运行时形状的变化影响。

使用object_detection.utils.static_shape的例子如下所示：

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import static_shape

# 创建一个输入张量
input_tensor = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 224, 224, 3])

# 使用静态形状函数获取输入张量的静态形状
static_shape_tensor = static_shape(input_tensor)

# 创建一个会话
sess = tf.Session()

# 输入张量的形状是不确定的，因此打印结果为None
print(sess.run(tf.shape(input_tensor)))  # 打印动态形状 [None, 224, 224, 3]

# 输入张量的静态形状是确定的，因此打印结果为 [None, 224, 224, 3]
print(sess.run(static_shape_tensor))

上述代码中，首先通过placeholder函数创建了一个输入张量input_tensor，形状为[None, 224, 224, 3]，其中None表示在执行过程中可以为任意大小的维度。

接着，通过调用static_shape函数获取输入张量的静态形状。在本例中，静态形状应为[None, 224, 224, 3]，因为在创建input_tensor时指定了这个形状。

然后，创建了一个TensorFlow会话，并在会话中通过调用tf.shape打印了输入张量的动态形状，结果为[None, 224, 224, 3]，其中None表示此时维度的大小是不确定的。

最后，通过调用sess.run(static_shape_tensor)打印了输入张量的静态形状，结果为[None, 224, 224, 3]。

需要注意的是，使用object_detection.utils.static_shape函数获取的静态形状是一个张量，因此需要在TensorFlow会话中通过sess.run来执行它，以获取结果。