使用Python的object_detection.builders.box_coder_builderbuild()方法构建目标检测器

在使用Python的object_detection.builders.box_coder_builder.build()方法构建目标检测器之前，我们首先需要了解box coder的概念。box coder是一种将groundtruth boxes与预测的boxes之间的编码和解码关系定义为参数化形式的方法。它被广泛应用于目标检测算法中，用于将实际box的坐标信息转化为模型可处理的形式。

box coder的作用是将groundtruth boxes的坐标信息编码成相对于anchor的坐标偏移和尺度信息，这样即便groundtruth boxes与预测的boxes之间存在尺寸和位置偏差，也能够保证模型预测结果的准确性。

在使用build()方法之前，我们需要首先导入必要的模块和定义一些关键参数。下面是一个使用box coder的示例代码：

import tensorflow as tf
from object_detection.builders import box_coder_builder

# 定义参数
box_coder_config = {
    'y_scale': 10.0,
    'x_scale': 10.0,
    'height_scale': 5.0,
    'width_scale': 5.0
}

# 构建box coder
box_coder = box_coder_builder.build('scaled_iou', config=box_coder_config)

在上面的代码中，我们首先导入了tensorflow模块和box_coder_builder模块，并定义了box coder的参数。这里我们采用了scaled_iou的box coder方式，同时指定了y_scale、x_scale、height_scale和width_scale四个参数。

然后，我们通过box_coder_builder.build()方法构建了box coder。这里的第一个参数是要使用的box coder方式的名称，第二个参数是配置参数。

在上面的示例中，使用的是'scaled_iou'方式，它将groundtruth boxes的坐标信息编码为相对于anchor的坐标偏移和尺度信息。y_scale和x_scale参数用于尺度的缩放，height_scale和width_scale参数用于尺寸的缩放。具体的编码和解码方式可以根据需求进行自定义。

完成上述步骤之后，我们就可以使用构建好的box coder在目标检测算法中进行使用，例如与anchor generator结合使用来生成预测的boxes，或者与损失函数结合使用来计算预测结果与groundtruth的误差等。

总结一下，使用Python的object_detection.builders.box_coder_builder.build()方法构建目标检测器的步骤如下：

1. 导入必要的模块和定义关键参数。

2. 使用box_coder_builder.build()方法构建box coder，指定使用的box coder方式和配置参数。

3. 结合目标检测算法中的其他组件进行使用，如与anchor generator结合使用来生成预测的boxes，或者与损失函数结合使用来计算预测结果与groundtruth的误差等。