利用utils.load_data函数加载数据并利用filter_roidb()函数筛选数据

utils.load_data函数是一个用于加载数据的工具函数。它接受一个数据文件的路径作为参数，并返回一个数据集的列表。

数据文件通常是一个包含大量样本的文件，每个样本对应一个数据集。在加载数据后，我们可以对数据进行进一步处理和分析。

filter_roidb()函数是另一个工具函数，用于筛选数据集。它接受一个数据集列表作为输入，并返回一个筛选后的数据集列表。

下面是一个使用例子，详细说明了如何使用utils.load_data函数加载数据，并使用filter_roidb()函数筛选数据。

首先，假设我们有一个名为data.txt的数据文件，每行都包含一个样本，样本之间用换行符分隔。每个样本有四个字段，分别表示样本的ID、姓名、年龄和性别。

我们可以使用utils.load_data函数加载数据集。假设data.txt文件位于当前工作目录下。

import utils

# 加载数据集
dataset = utils.load_data("data.txt")

上述代码会返回一个数据集的列表，每个数据集对应data.txt文件中的一个样本。

接下来，我们可以使用filter_roidb()函数筛选数据集。假设我们要筛选年龄大于等于18岁的样本。

# 筛选数据集
filtered_dataset = utils.filter_roidb(dataset, lambda x: int(x[2]) >= 18)

上述代码会返回一个新的数据集的列表，其中只包含年龄大于等于18岁的样本。

我们可以进一步对筛选后的数据进行处理和分析，比如计算平均年龄或者统计男女比例等。

综上所述，utils.load_data函数和filter_roidb()函数是两个常用的数据处理工具函数。它们可以帮助我们加载和筛选数据，并进行进一步的分析和处理。