测试object_detection.models.ssd_feature_extractor_test的特征提取功能（Python示例）

object_detection.models.ssd_feature_extractor是一个用于提取特征的模块，主要用于目标检测任务中的SSD模型。

下面是一个使用object_detection.models.ssd_feature_extractor模块的示例代码：

import tensorflow as tf
from object_detection.models import ssd_feature_extractor

# 构建输入图像张量，大小为[batch_size, height, width, channels]
input_image = tf.placeholder(tf.float32, shape=[None, 300, 300, 3])

# 构建ssd_feature_extractor模块
ssd_feature_extractor_module = ssd_feature_extractor.SSDFeatureExtractor()

# 使用ssd_feature_extractor提取特征
features = ssd_feature_extractor_module.extract_features(input_image)

# 打印特征的形状
print('Features shape: ', features.shape)

# 创建一个会话
sess = tf.Session()

# 初始化变量
sess.run(tf.global_variables_initializer())

# 创建一个输入图像张量
input_image_value = np.random.rand(1, 300, 300, 3)

# 运行模型，提取特征
output_features = sess.run(features, feed_dict={input_image: input_image_value})

# 打印提取到的特征
print('Output features: ', output_features)

在这个示例中，我们首先导入了tensorflow和object_detection.models.ssd_feature_extractor模块。然后，我们构建了一个输入图像张量，并创建了一个ssd_feature_extractor模块。接下来，我们使用ssd_feature_extractor模块提取特征，返回的特征是一个张量。最后，我们创建了一个会话，并使用输入图像张量运行模型，提取特征。

这个例子展示了如何使用object_detection.models.ssd_feature_extractor模块提取特征。你可以根据自己的需求修改输入图像的大小、通道数等参数，并根据具体的模型选择相应的特征提取器。

注意：在运行代码之前，你需要先安装tensorflow和object_detection模块，并下载相应的模型权重文件。