Python中关于object_detection.builders.box_coder_builderbuild()的随机生成器构建方法

box_coder_builder.build()是用于构建随机生成器的方法。在目标检测算法中，随机生成器用于产生初始的边界框或预测的边界框的偏移量。

下面是一个关于box_coder_builder.build()的使用例子：

from object_detection.builders import box_coder_builder

# 定义box_coder的配置参数
box_coder_config = {
    'type': 'mean_stddev_box_coder',
    'stddev': 0.1
}

# 使用box_coder_builder.build()方法构建随机生成器
box_coder = box_coder_builder.build(box_coder_config)

# 设置随机生成器使用的输入参数
num_boxes = 10
input_boxes = [...]  # 输入的边界框
features = [...]  # 输入的特征

# 使用box_coder生成随机边界框
random_boxes = box_coder.generate(num_boxes, input_boxes, features)

# 输出随机生成的边界框
print(random_boxes)

在上面的例子中，首先定义了box_coder的配置参数，这里使用了mean_stddev_box_coder类型的随机生成器，并指定了标准差为0.1。然后使用box_coder_builder.build()方法根据配置参数构建了一个随机生成器对象。

接下来，设置了随机生成器使用的输入参数，包括生成的边界框数量、输入的边界框以及相关的特征。最后，使用随机生成器对象的generate()方法生成随机边界框，并将结果输出。

需要注意的是，具体的配置参数和使用方式会根据具体的目标检测算法而有所不同。以上示例仅仅展示了box_coder_builder.build()的基本用法。

总结起来，box_coder_builder.build()方法用于构建随机生成器对象，通过配置参数设置随机生成器的类型和相关参数。这个随机生成器可以用于生成目标检测算法中的边界框。