使用Python中的object_detection.builders.box_coder_builderbuild()方法生成物体检测器

在Python中使用object_detection.builders.box_coder_builder.build()方法可以生成物体检测器中的BoxCoder。BoxCoder用于将预测的边界框参数转化为真实边界框的坐标。

object_detection.builders.box_coder_builder.build()方法的主要参数如下：

- box_coder_config: BoxCoder的配置，定义了BoxCoder的类型和参数。

- is_training: 是否在训练过程中使用。

下面是一个使用object_detection.builders.box_coder_builder.build()方法生成物体检测器的示例：

from object_detection.builders import box_coder_builder

# 定义BoxCoder的配置
box_coder_config = {
    'type': 'faster_rcnn_box_coder',
    'height_threshold': 600,
    'width_threshold': 600
}

# 构建BoxCoder
box_coder = box_coder_builder.build(box_coder_config, is_training=True)

# 使用BoxCoder将预测参数转化为真实边界框坐标
predict_boxes = [[0.1, 0.2, 0.3, 0.4]]  # 预测的边界框参数
anchors = [[0.0, 0.0, 1.0, 1.0]]  # 锚框
decoded_boxes = box_coder.decode(predict_boxes, anchors)

# 输出转化后的边界框坐标
print(decoded_boxes)

以上示例中，配置了一个faster_rcnn_box_coder，并设置了height_threshold和width_threshold参数。然后使用build()方法构建了BoxCoder对象。接着使用decode()方法将预测的边界框参数转化为真实边界框的坐标。

注意：示例代码中的box_coder_config仅作为示例，实际使用中需要根据实际任务和模型进行配置。

使用object_detection.builders.box_coder_builder.build()方法可以方便地生成适用于不同物体检测任务的BoxCoder对象，并利用其提供的方法实现预测边界框到真实边界框的转换。