使用Python的object_detection.builders.box_coder_builderbuild()方法构建物体检测器

在Tensorflow Object Detection API中，box coder负责将回归预测偏移量转换为边界框坐标。box coder根据特定的编码方式将预测的偏移量解码为边界框的坐标。

box_coder_builder.build()是构建box coder对象的方法。下面是一个使用Python的box_coder_builder.build()方法构建物体检测器的示例：

from object_detection.builders import box_coder_builder

# 定义box coder的参数
box_coder_config = {
    'type': 'scale_and_translate_box_coder',
    'scale_factors': [10.0, 10.0, 5.0, 5.0]
}

# 构建box coder对象
box_coder = box_coder_builder.build(box_coder_config)

# 定义回归预测偏移量
delta = [0.1, 0.2, -0.1, -0.2]

# 解码预测偏移量为边界框的坐标
decoded_boxes = box_coder.decode(delta)

# 打印解码后的边界框坐标
print(decoded_boxes)

在上面的示例中，我们首先定义了box coder的参数。在这个例子中，我们使用了scale_and_translate_box_coder类型的box coder，并为其指定了预定义的scale_factors参数。

然后，我们使用box_coder_builder.build()方法根据box coder配置构建了box coder对象。

接下来，我们定义了回归预测偏移量delta，它包含了四个值，分别对应于边界框的x、y坐标和宽度、高度的偏移量。

最后，我们使用box coder对象的decode()方法将预测的偏移量解码为边界框的坐标。解码后的边界框坐标将存储在decoded_boxes变量中。

最后，我们打印出解码后的边界框坐标。

需要注意的是，上述示例中的box coder配置是一个简单的示例。在实际使用中，您可以根据自己的需求选择合适的box coder类型和参数。