Python中如何自定义object_detection.core.post_processing的参数和方法

Python中自定义object_detection.core.post_processing的参数和方法可以通过继承和覆盖基础类来实现。object_detection.core.post_processing模块提供了一些用于处理物体检测结果的函数和类，例如batch_multiclass_non_max_suppression和generate_detections_from_scores等。

下面通过一个使用object_detection.core.post_processing的例子来说明如何自定义参数和方法。

假设我们有一个物体检测模型，已经通过训练得到了检测结果的边框和类别概率。我们希望在进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）之前，加入一个阈值的过滤，只保留类别概率大于某一阈值的检测结果。

首先，我们需要继承object_detection.core.post_processing.batch_multiclass_non_max_suppression类，在子类中通过重写__init__方法来添加新的参数和重写_filter_scores方法来实现阈值过滤。

from object_detection.core.post_processing import batch_multiclass_non_max_suppression

class MyPostProcessing(batch_multiclass_non_max_suppression.BatchMulticlassNonMaxSuppression):
    def __init__(self, score_thresh, *args, **kwargs):
        self.score_thresh = score_thresh
        super().__init__(*args, **kwargs)

    def _filter_scores(self, score_threshold):
        super()._filter_scores(score_threshold)
        self.scores = tf.where(tf.greater(self.scores, self.score_thresh), self.scores, tf.zeros_like(self.scores))

在上面的例子中，我们定义了一个名为score_thresh的新参数，并在__init__方法中接收该参数。然后，通过重写_filter_scores方法，在过滤掉低于阈值的类别概率之后将小于阈值的类别概率设置为0。

接下来，我们使用自定义的后处理方法进行物体检测：

import tensorflow as tf
from object_detection.core.post_processing import post_processing

score_thresh = 0.5

postprocessor = MyPostProcessing(score_thresh=score_thresh, max_total_detections=100, iou_threshold=0.5, score_threshold=0.01)
(detection_boxes, detection_scores, detection_classes, num_detections) = postprocessor.process(
    tf.constant(detection_boxes_np), tf.constant(detection_scores_np), tf.constant(detection_multiclass_scores_np))

# 打印检测结果
for i in range(num_detections):
    print('Detection {}: class={}, score={}, bbox={}'.format(i,
    detection_classes[i], detection_scores[i], detection_boxes[i]))

在上面的例子中，我们首先创建了一个自定义的后处理器MyPostProcessing并传入了阈值参数score_thresh，接着使用传入的参数进行物体检测，最后打印了检测结果。

通过以上步骤，我们成功地自定义了object_detection.core.post_processing的参数和方法，并在物体检测过程中使用了该自定义后处理方法。