使用Python编写的object_detection.core.minibatch_sampler小批量采样器详解

object_detection.core.minibatch_sampler是一个用于对数据集进行小批量采样的工具，它是在目标检测模型训练中经常使用的一个辅助函数。这个函数主要用于从一大批样本中选择一个小批量样本，并提供了一些参数来控制采样的方式。

minibatch_sampler函数接收一个参数：采样配置参数sampler_config。该参数是一个字典，包含以下几个字段：

- max_negatives_per_positive(int): 限制每个正样本周围负样本的数量。

- min_negatives_per_image (int): 每个图像中的最低负样本数量。

- negatives_per_positive (int): 每个正样本周围负样本的数量。

- min_hard_negatives_per_image (int): 每个图像中的最低困难负样本数量。

- hard_negatives_per_image (int): 每个图像中的困难负样本数量。

- add_gt_as_proposals (bool): 将真实边界框添加为提议，如果该参数为True，则会添加。

下面是一个使用minibatch_sampler的示例：

from object_detection.core.minibatch_sampler import MinibatchSampler
import numpy as np

sampler_config = {
    'max_negatives_per_positive': 3,
    'min_negatives_per_image': 2,
    'negatives_per_positive': 1,
    'min_hard_negatives_per_image': 2,
    'hard_negatives_per_image': 1,
    'add_gt_as_proposals': True
}

sampler = MinibatchSampler(sampler_config)
gt_boxes = np.array([[10, 20, 50, 60], [30, 40, 70, 80], [15, 25, 45, 55]])
max_num_proposals = 4

# 从一大批样本中选择一个小批量样本
(gpu_labels, gpu_scores, gpu_bboxes, gpu_proposals) = sampler.subsample(
    gt_boxes, max_num_proposals
)

print('gpu_labels:', gpu_labels)
print('gpu_scores:', gpu_scores)
print('gpu_bboxes:', gpu_bboxes)
print('gpu_proposals:', gpu_proposals)

在这个例子中，sampler_config定义了一组采样参数。然后我们创建了一个MinibatchSampler对象，传入采样配置参数。接下来，我们定义了gt_boxes，它包含了一批真实边界框的坐标信息。然后我们调用sampler对象的subsample方法，传入gt_boxes和一个最大提议数max_num_proposals。subsample方法将根据采样参数从gt_boxes中选择一批小批量样本，并返回采样结果。

最后，我们打印了采样结果：gpu_labels、gpu_scores、gpu_bboxes和gpu_proposals。gpu_labels是一个小批量样本的标签，gpu_scores是样本的得分，gpu_bboxes是样本的边界框坐标，而gpu_proposals是样本的提议框列表。

这样，我们就可以使用object_detection.core.minibatch_sampler函数来方便地从一大批样本中选择一个小批量样本，进行模型训练。通过调整采样配置参数，我们可以灵活地控制采样的方式，以获得更好的训练效果。