Python中关于SsdFeatureExtractorTestBase()的测试基类

SsdFeatureExtractorTestBase()是Python中一个测试基类，用于测试SSD（Single Shot MultiBox Detector）特征提取器的功能。SSD是一种用于目标检测的深度学习模型，可以同时进行目标分类和位置回归，是目前较为流行的目标检测算法之一。

下面是一个使用SsdFeatureExtractorTestBase()的示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
from object_detection.models.ssd_feature_extractor import SsdFeatureExtractor
from object_detection.model_lib_test import SsdFeatureExtractorTestBase

class SsdFeatureExtractorTest(SsdFeatureExtractorTestBase):

    def create_feature_extractor(self, depth_multiplier, pad_to_multiple, use_explicit_padding=False, num_layers=6, is_training=False):
        kwargs = {
            'depth_multiplier': depth_multiplier,
            'pad_to_multiple': pad_to_multiple,
            'use_explicit_padding': use_explicit_padding,
            'is_training': is_training,
        }
        return SsdFeatureExtractor(num_layers=num_layers, **kwargs)

    def test_extract_features_returns_correct_shapes_for_image_size(self):
        image_size = 300
        feature_extractor = self.create_feature_extractor(1.0, self.default_pad_to_multiple)
        feature_maps = feature_extractor.extract_features(tf.zeros([1, image_size, image_size, 3]))

        expected_feature_map_shapes = [
            ((image_size // 2, image_size // 2), 512),
            ((image_size // 4, image_size // 4), 1024),
            ((image_size // 8, image_size // 8), 512),
            ((image_size // 16, image_size // 16), 256),
            ((image_size // 32, image_size // 32), 256),
            ((image_size // 64, image_size // 64), 64),
        ]
        for shape, feature_map in zip(expected_feature_map_shapes, feature_maps):
            self.assertAllEqual(shape, feature_map.get_shape().as_list()[:-1])

if __name__ == '__main__':
    tf.test.main()

上述代码中，首先导入了需要的模块，包括tensorflow，numpy以及SSD提取器的定义和测试基类。然后定义了一个SsdFeatureExtractorTest类，继承了SsdFeatureExtractorTestBase，用于对SSD特征提取器进行测试。

在SsdFeatureExtractorTest类中，首先实现了一个create_feature_extractor方法，用于创建SSD特征提取器的实例。该方法接受参数depth_multiplier、pad_to_multiple、use_explicit_padding、num_layers和is_training，根据这些参数创建一个SsdFeatureExtractor实例并返回。

接下来，实现了一个名为test_extract_features_returns_correct_shapes_for_image_size的测试方法。在该方法中，首先定义了image_size为300，并使用create_feature_extractor方法创建了一个特征提取器实例。然后使用tf.zeros创建一个形状为[1, image_size, image_size, 3]的张量作为输入，调用特征提取器的extract_features方法进行特征提取。

然后，定义了一个期望的特征图形状列表expected_feature_map_shapes，其中包含了每个特征图的期望形状。接着，使用assertAllEqual方法比较每个特征图的形状是否匹配，并打印出不匹配的形状信息。

最后，在if __name__ == '__main__'中调用tf.test.main()方法执行测试。

总结起来，SsdFeatureExtractorTest类继承了SsdFeatureExtractorTestBase测试基类，并实现了一个具体的测试方法test_extract_features_returns_correct_shapes_for_image_size。该测试方法用于验证SSD特征提取器在给定图像大小时返回的特征图的形状是否正确。这个示例展示了如何使用SsdFeatureExtractorTestBase()进行SSD特征提取器的测试。