Python中的目标检测.protos.post_processing_pb2模块详解
目标检测是指在图像或视频中识别和定位特定类别的目标物体，而Python中的目标检测.protos.post_processing_pb2模块是TensorFlow目标检测API中的一个重要模块，用于定义目标检测后处理的参数和方式。
首先，我们需要导入protobuf库并加载.post_processing_pb2模块：
import tensorflow.python.util.deprecation as deprecation
deprecation._PRINT_DEPRECATION_WARNINGS = False
from object_detection.protos import post_processing_pb2
# 创建一个DetectionPostprocessor实例
post_processor = post_processing_pb2.DetectionPostprocessor()
接下来，我们可以使用这个DetectionPostprocessor实例来设置目标检测后处理的参数，比如score_converter、batch_non_max_suppression等等。
1. Score Converter（分数转换器）
score_converter决定了目标检测后得到的目标置信度（score）如何进行转换。可以使用下面的代码来设置score_converter的类型：
# 设置score_converter的类型为SIGMOID
post_processor.score_converter.type = post_processing_pb2.DetectionPostprocessor.SCORE_CONVERTER_TYPE_SIGMOID
这将把目标检测后的目标置信度通过sigmoid函数进行转换。
2. Batch Non-Max Suppression（批量非极大值抑制）
batch_non_max_suppression用于控制目标检测后的非极大值抑制操作。可以使用下面的代码来设置相关的参数：
# 设置使用的非极大值抑制算法的类型为SOFT_NMS
post_processor.batch_non_max_suppression.iou_threshold = 0.6
post_processor.batch_non_max_suppression.score_threshold = 0.001
post_processor.batch_non_max_suppression.max_detections_per_class = 100
post_processor.batch_non_max_suppression.max_total_detections = 300
这将设置批量非极大值抑制的IOU阈值为0.6，目标置信度阈值为0.001，每个类别最多检测100个目标，总共最多检测300个目标。
3. 运行目标检测后处理
当我们设置好目标检测后处理的参数后，可以使用下面的代码将一个DetectionPostprocessor实例序列化为一个字符串：
# 使用SerializeToString方法将DetectionPostprocessor实例序列化为字符串
serialized_post_processor = post_processor.SerializeToString()
然后，我们可以将这个字符串保存到文件或在网络传输中使用。
使用反向操作，我们可以使用下面的代码将字符串反序列化为一个DetectionPostprocessor实例：
# 使用ParseFromString方法将字符串反序列化为DetectionPostprocessor实例
post_processor = post_processing_pb2.DetectionPostprocessor()
post_processor.ParseFromString(serialized_post_processor)
这样，我们可以轻松地使用protobuf库中的.post_processing_pb2模块来定义和设置目标检测的后处理参数。这些参数将影响目标检测的结果，以及非极大值抑制等操作的效果。
下面是一个完整的使用例子，展示了如何使用.post_processing_pb2模块来定义和设置目标检测的后处理参数，并将结果序列化为字符串：
import tensorflow.python.util.deprecation as deprecation
deprecation._PRINT_DEPRECATION_WARNINGS = False
from object_detection.protos import post_processing_pb2
# 创建一个DetectionPostprocessor实例
post_processor = post_processing_pb2.DetectionPostprocessor()
# 设置score_converter的类型为SIGMOID
post_processor.score_converter.type = post_processing_pb2.DetectionPostprocessor.SCORE_CONVERTER_TYPE_SIGMOID
# 设置批量非极大值抑制的参数
post_processor.batch_non_max_suppression.iou_threshold = 0.6
post_processor.batch_non_max_suppression.score_threshold = 0.001
post_processor.batch_non_max_suppression.max_detections_per_class = 100
post_processor.batch_non_max_suppression.max_total_detections = 300
# 使用SerializeToString方法将DetectionPostprocessor实例序列化为字符串
serialized_post_processor = post_processor.SerializeToString()
# 使用ParseFromString方法将字符串反序列化为DetectionPostprocessor实例
post_processor = post_processing_pb2.DetectionPostprocessor()
post_processor.ParseFromString(serialized_post_processor)