使用Python中的object_detection.builders.box_predictor_builderbuild_mask_rcnn_box_predictor()函数构建MaskRCNNBox预测器

在TensorFlow Object Detection API中，object_detection.builders.box_predictor_builder.build_mask_rcnn_box_predictor()函数用于构建带有Mask的Mask-RCNN目标检测器。该函数的定义如下：

def build_mask_rcnn_box_predictor(
    is_training,
    num_classes,
    fc_hyperparams_fn,
    use_depthwise,
    box_prediction_head,
    mask_prediction_head):
    """
    Builds a Mask RCNN box predictor based on the configuration.

    Args:
        is_training: Indicates whether the box_predictor is in training mode.
        num_classes: Number of classes to predict. Note that num_classes *does
            not* include the background category, so if groundtruth labels take
            values in {0, 1, .., K-1}, num_classes=K (and not K+1, even
            though the assigned classification targets can range from {0,... K}).
        fc_hyperparams_fn: A function that will be called to get hyperparameters
            for fully connected ops.
        use_depthwise: Whether to use depthwise separable convolutions for
            prediction steps of box predictor.
        box_prediction_head: Box prediction head to use.
        mask_prediction_head: Mask prediction head to use.

    Returns:
        Box predictor object.

    """

该函数的参数如下：

- is_training：一个布尔值，指示box_predictor是否在训练模式下。

- num_classes：要预测的类别数。注意，num_classes**不包括**背景类别，所以如果groundtruth标签取值在{0, 1，..，K-1}，则num_classes=K（即使分配的分类目标可以在{0, ... K}的范围内）。

- fc_hyperparams_fn：一个函数，用于获取全连接操作的超参数。

- use_depthwise：一个布尔值，指示是否使用深度可分离卷积进行预测步骤。

- box_prediction_head：要使用的box预测器头部。

- mask_prediction_head：要使用的mask预测器头部。

下面是一个使用build_mask_rcnn_box_predictor()函数的示例：

import tensorflow as tf
from object_detection.builders import box_predictor_builder
from object_detection.models import box_predictor
from object_detection.models import mask_rcnn_heads

# 定义一些参数
is_training = True
num_classes = 10
fc_hyperparams_fn = tf.keras.layers.Dense
use_depthwise = False

# 构建box_predictor
box_prediction_head = box_predictor.ConvolutionalBoxHead(256)
mask_prediction_head = mask_rcnn_heads.ConvolutionalMaskHead(256, 20)
box_predictor = box_predictor_builder.build_mask_rcnn_box_predictor(
    is_training=is_training,
    num_classes=num_classes,
    fc_hyperparams_fn=fc_hyperparams_fn,
    use_depthwise=use_depthwise,
    box_prediction_head=box_prediction_head,
    mask_prediction_head=mask_prediction_head)

# 打印box_predictor对象
print(box_predictor)

在上面的示例中，我们导入了相关的模块和类，然后定义了一些参数，包括is_training，num_classes，fc_hyperparams_fn和use_depthwise。然后，我们使用ConvolutionalBoxHead和ConvolutionalMaskHead类构建了box预测器头部和mask预测器头部。最后，我们使用build_mask_rcnn_box_predictor()函数构建了一个box_predictor对象，并将其打印出来。

这只是一个示例，实际使用时，您可能需要根据您的具体任务和模型架构来修改参数和使用合适的预测器头部。