使用Python中的object_detection.builders.box_coder_builderbuild()方法生成目标检测模型

在Python中，object_detection.builders.box_coder_builder.build()用于构建目标检测模型的边框编码器（box coder）。边框编码器将边界框的位置信息从真实坐标系（例如绝对坐标）编码为相对于锚点框的坐标偏移和比例。

下面是一个使用box_coder_builder.build()的例子：

from object_detection.builders import box_coder_builder

# 定义box coder的配置参数
box_coder_config = {
    'faster_rcnn_box_coder': {
        'use_orientation': False,
        'bbox_reg_weights': [10.0, 10.0, 5.0, 5.0]
    }
}

# 构建box coder
box_coder = box_coder_builder.build(box_coder_config['faster_rcnn_box_coder'])

# 定义真实边界框和锚点框的坐标参数
groundtruth_boxes = [[100, 100, 200, 200], [300, 300, 400, 400]]
anchor_boxes = [[150, 150, 250, 250], [200, 200, 300, 300]]

# 编码边界框
encoded_boxes = box_coder.encode(groundtruth_boxes, anchor_boxes)

print('Encoded boxes:', encoded_boxes)

# 解码边界框
decoded_boxes = box_coder.decode(encoded_boxes, anchor_boxes)

print('Decoded boxes:', decoded_boxes)

在示例中，我们首先导入了box_coder_builder模块，然后定义了box coder的配置参数。这里我们使用了faster rcnn box coder，并设置了其相关参数。

接着，我们通过box_coder_builder.build()方法构建了一个box coder对象。该方法会根据配置参数创建对应类型的box coder。

然后，我们定义了真实边界框和锚点框的坐标参数。这里，我们使用了两个真实边界框和两个锚点框作为示例。

接下来，我们使用box coder的encode()方法对真实边界框进行编码，将其转换为相对于锚点框的坐标偏移和比例。然后，我们使用box coder的decode()方法对编码后的边界框进行解码，恢复其为真实坐标系中的位置信息。

最后，我们打印出编码后的边界框和解码后的边界框。

以上就是使用Python中的box_coder_builder.build()方法生成目标检测模型边框编码器的例子。该方法可以根据配置参数创建不同类型的box coder，并提供编码和解码方法来进行边界框的转换和恢复。