利用utils.load_data函数加载数据并对roidb进行筛选

utils.load_data函数是一个用于加载数据的工具函数，其功能是从指定路径加载数据并返回roidb（region of interest database）数据，即具有一系列感兴趣区域的数据库。

下面是utils.load_data函数的使用示例：

import utils

# 指定数据路径和筛选条件
data_path = "data/"
filter_condition = {
    "min_size": 16,
    "max_size": 1000,
    "skip_difficult": True
}

# 加载数据并筛选
roidb = utils.load_data(data_path, filter_condition)

上述示例中的data_path变量存储了数据的路径，filter_condition变量存储了筛选条件。在加载数据时，需要传入这两个参数。

filter_condition是一个字典形式的参数，可以设置多种筛选条件来过滤roidb数据。示例中使用了三个筛选条件：

1. min_size: 设置最小的感兴趣区域尺寸，小于该尺寸的区域将被过滤掉。

2. max_size: 设置最大的感兴趣区域尺寸，大于该尺寸的区域将被过滤掉。

3. skip_difficult: 是否过滤掉难以处理的区域。如果设置为True，则会过滤掉difficult属性为True的区域。

加载数据后，utils.load_data函数会返回经过筛选的roidb数据，可以进一步用于后续的数据处理和分析。

使用utils.load_data函数加载数据并对roidb进行筛选，可以提高数据的质量和有效性，减少无效数据的干扰。通过设置合适的筛选条件，可以根据实际需求对数据进行精确的筛选，为后续的模型训练和推断提供更好的数据基础。