使用Python编写的object_detection.core.minibatch_sampler小批量数据采样器

object_detection.core.minibatch_sampler是一个用于在训练目标检测模型时进行小批量数据采样的Python类。这个类提供了几种不同的采样方法，以满足不同的需求。

使用object_detection.core.minibatch_sampler，需要指定正负样本的最大数量、正负样本的最小数量、采样器的最小正样本覆盖率和采样器的最小负样本覆盖率。

下面是一个使用object_detection.core.minibatch_sampler的例子：

from object_detection.core.minibatch_sampler import MinibatchSampler

# 创建一个MinibatchSampler对象
minibatch_sampler = MinibatchSampler(
    hard_example_miner=None,  # 硬负样本挖掘器
    use_agnostic_category=False,  # 是否使用一个通用的类别
    max_num_negatives_per_positive=3,  # 每个正样本对应的最大负样本数量
    min_negatives_per_image=0,  # 每张图片的最小负样本数量
    positives_weight=1.0,  # 正样本的权重
    negatives_weight=1.0,  # 负样本的权重
    min_fraction_of_examples_in_queue=0.5  # 队列中的样本比例
)

# 假设有1000个训练样本，其中900个正样本，100个负样本
num_examples = 1000
num_positives = 900
num_negatives = 100

# 生成小批量样本
minibatch = minibatch_sampler.subsample(
    indicator_list=[0] * num_positives + [1] * num_negatives,  # 正负样本的标记列表
    batch_size=32  # 小批量样本的大小
)

# 打印生成的小批量样本
print(minibatch)

在上面的例子中，我们首先创建了一个MinibatchSampler对象。然后，我们根据样本的正负标签和批量大小调用minibatch_sampler的subsample方法，生成小批量样本。最后，我们打印生成的小批量样本。

使用object_detection.core.minibatch_sampler可以方便地进行小批量样本的采样，从而有效地训练目标检测模型。