Python中关于SsdFeatureExtractorTestBase()的测试基类示例

SsdFeatureExtractorTestBase是Tensorflow Object Detection API中用于测试SSD检测模型的基类。它提供了一系列的测试方法和辅助函数，帮助用户测试SSD模型的特征提取器。

下面是一个示例代码，演示了如何使用SsdFeatureExtractorTestBase类来进行SSD模型的特征提取器测试：

import tensorflow as tf
from object_detection.models.ssd_feature_extractor_test_base import SsdFeatureExtractorTestBase

class SsdFeatureExtractorTest(SsdFeatureExtractorTestBase):
  def _create_feature_extractor(self, depth_multiplier):
    return my_ssd_feature_extractor.SSDFeatureExtractor(
        is_training=False,
        depth_multiplier=depth_multiplier,
        min_depth=16,
        pad_to_multiple=1,
        conv_hyperparams_fn=self._build_conv_hyperparams_fn(
            regularize_depthwise=False))

  def test_extract_features_returns_correct_shapes_128(self):
    self._test_extract_features_returns_correct_shapes(
        image_height=128,
        image_width=128,
        depth_multiplier=0.5,
        expected_feature_map_shapes={
            'Conv2d_11_pointwise': (2, 8, 8, 512),
            'Conv2d_13_pointwise': (2, 4, 4, 1024),
            'Conv2d_15_pointwise': (2, 2, 2, 512),
            'Conv2d_16_pointwise': (2, 1, 1, 256),
        })
    
if __name__ == '__main__':
  tf.test.main()

在上述代码示例中，我们首先导入了必要的模块和类，包括tensorflow和SsdFeatureExtractorTestBase类。然后，我们创建了一个SsdFeatureExtractorTest类，该类继承自SsdFeatureExtractorTestBase类，并实现了一个_create_feature_extractor方法，该方法用于创建我们自定义的SSD特征提取器。

接着，我们定义了一个测试方法test_extract_features_returns_correct_shapes_128，该方法用于测试模型特征提取器在给定输入图像尺寸为128x128时的输出特征图形状是否符合预期。我们调用基类的_test_extract_features_returns_correct_shapes方法进行测试，传入了预期的特征图形状字典作为参数。

最后，我们在if __name__ == '__main__'中调用tf.test.main()来执行测试。

通过继承SsdFeatureExtractorTestBase类，我们可以利用其提供的一系列测试方法和辅助函数，更方便地进行SSD模型特征提取器的测试。具体可以参考Tensorflow Object Detection API官方文档中关于SsdFeatureExtractorTestBase类的说明。