Python中关于SsdFeatureExtractorTestBase()特征提取器的测试基类
SsdFeatureExtractorTestBase类是用于测试SsdFeatureExtractor的基类。SsdFeatureExtractor是一种特征提取器,用于在目标检测任务中提取图像的特征。
在SsdFeatureExtractorTestBase类中,我们可以测试SsdFeatureExtractor在不同配置和输入数据下的性能和准确性。下面是一个使用例子,展示了如何使用SsdFeatureExtractorTestBase类进行测试。
首先,我们需要导入SsdFeatureExtractorTestBase类和其他必要的依赖项。假设我们已经安装了TensorFlow Object Detection API,并将其命名为tfod:
from object_detection.models import ssd_feature_extractor_test_base from object_detection.models import ssd_feature_extractor # 导入其他必要的依赖项
接下来,我们可以创建一个测试子类,继承自SsdFeatureExtractorTestBase。我们需要在子类中实现_create_feature_extractor()方法,该方法返回要进行测试的特征提取器的实例。我们还可以覆盖_create_feature_extractor_options()方法,以返回特定于测试的特征提取器选项。
class MySsdFeatureExtractorTest(
ssd_feature_extractor_test_base.SsdFeatureExtractorTestBase):
def _create_feature_extractor(self,
depth_multiplier,
pad_to_multiple,
use_explicit_padding=False,
use_depthwise=False):
feature_extractor = ssd_feature_extractor.SsdFeatureExtractor(
num_layers=6,
depth_multiplier=depth_multiplier,
pad_to_multiple=pad_to_multiple,
use_explicit_padding=use_explicit_padding,
use_depthwise=use_depthwise)
return feature_extractor
def _create_feature_extractor_options(self):
options = ssd_feature_extractor.SsdFeatureExtractorOptions(
conv_hyperparams_fn=ssd_feature_extractor_test_base.
fake_op(lib._add_fake_op_with_inputs).ConvHyperparams,
depth_multiplier=1.0,
min_depth=16,
pad_to_multiple=1)
return options
# 创建测试实例
test = MySsdFeatureExtractorTest()
# 运行特征提取器测试
test.test_extract_features_returns_correct_shapes()
在这个例子中,我们创建了一个名为MySsdFeatureExtractorTest的测试子类。我们覆盖了_create_feature_extractor()方法,并在其中创建了一个SsdFeatureExtractor的实例。我们还设置了一些特定于测试的特征提取器选项。
最后,我们创建了一个MySsdFeatureExtractorTest的实例,然后调用test_extract_features_returns_correct_shapes()方法来运行特征提取器的测试。
通过编写测试子类并调用合适的方法,我们可以使用SsdFeatureExtractorTestBase类非常方便地测试SsdFeatureExtractor的准确性和性能。
