使用Python编写的object_detection.utils.test_utilscreate_random_boxes()函数生成20个随机边界框的算法

object_detection.utils.test_utils.create_random_boxes() 函数是 TensorFlow Object Detection API 中用于生成随机边界框的实用函数。该函数用于测试目的，可以用于生成随机的边界框，用于模型的训练和评估。

下面是示例代码：

from object_detection.utils.test_utils import create_random_boxes

# 生成20个随机边界框
random_boxes = create_random_boxes(num_boxes=20, width=100, height=100)

# 打印生成的边界框
for box in random_boxes:
    print(box)

在这个例子中，我们导入了create_random_boxes函数，并使用num_boxes=20参数生成20个边界框。边界框的随机生成是限定在100x100的图像范围内。

输出的边界框是一个二维数组，每个边界框由四个值表示：[y_min, x_min, y_max, x_max]，分别表示边界框左上角和右下角的坐标。例如，输出可能类似于：

[0.21959726 0.7909372  0.77416658 0.95592813]
[0.15507675 0.2354576  0.56687419 0.28170468]
...

这个函数可以用于生成随机的边界框，用于检查模型在不同边界框情况下的性能。在实际的训练或评估过程中，可以用真实的边界框替代这个函数生成的随机边界框。

需要注意的是，这个函数是用于测试目的，实际使用中可能需要根据具体的需求修改或自定义生成边界框的算法。