Python中SSDMobileNetV1FeatureExtractor()函数的功能及实现方法

SSDMobileNetV1FeatureExtractor()函数是TensorFlow Object Detection API中的一个函数，用于创建SSD(Single Shot MultiBox Detector)模型中的MobileNetV1特征提取器。

SSDMobileNetV1是一种轻量级的深度卷积神经网络，适用于目标检测任务。该模型前部分是MobileNetV1网络用于特征提取，后续接上多层卷积层用于预测物体的类别和位置。SSDMobileNetV1FeatureExtractor()函数用于创建MobileNetV1特征提取器的实例。

实现方法：

1. 导入必要的库：

   import tensorflow as tf
   from object_detection.models import ssd_feature_extractor
   

2. 定义函数参数：

   def create_ssd_mobilenet_v1_feature_extractor(is_training, depth_multiplier, min_depth,
                                                 pad_to_multiple,
                                                 conv_hyperparams,
                                                 reuse_weights=None):
       

3. 定义函数主体：

   def create_ssd_mobilenet_v1_feature_extractor(is_training, depth_multiplier, min_depth,
                                                 pad_to_multiple,
                                                 conv_hyperparams,
                                                 reuse_weights=None):
        # 定义默认参数
        if isinstance(conv_hyperparams, dict):
            conv_hyperparams = tf.contrib.layers.create_conv_hyperparameters(**conv_hyperparams)
        with tf.variable_scope('MobilenetV1', reuse=reuse_weights) as scope:
            # 导入MobileNetV1模型
            _, image_features = mobilenet_v1.mobilenet_v1_base(
                  ops.pad_to_multiple(image_input, pad_to_multiple),
                  final_endpoint='Conv2d_13_pointwise',
                  min_depth=min_depth,
                  depth_multiplier=depth_multiplier,
                  scope=scope,
                  conv_defs=conv_hyperparams,
                  **kwargs)
            # 选择卷积层进行特征提取
            feature_maps = {
                  'Conv2d_11_pointwise': image_features,
                  'Conv2d_13_pointwise': end_points['Conv2d_13_pointwise']
            }
        return feature_maps.values()
   

4. 使用示例：

   is_training = True
   depth_multiplier = 1.0
   min_depth = 16
   pad_to_multiple = 1
   conv_hyperparams = {'weight_decay': 0.0005, 'batch_norm_decay': 0.9997, 'batch_norm_epsilon': 0.001, 'activation_fn': tf.nn.relu6}

   feature_maps = create_ssd_mobilenet_v1_feature_extractor(is_training, depth_multiplier, min_depth, pad_to_multiple, conv_hyperparams)
   

在上述示例中，我们设置了训练标志is_training为True，深度乘法器depth_multiplier为1.0，最小深度min_depth为16，pad_to_multiple为1，conv_hyperparams设置了卷积超参数。然后，我们调用create_ssd_mobilenet_v1_feature_extractor()函数来创建SSDMobileNetV1特征提取器，接收返回的特征图feature_maps。