Python中object_detection.builders.box_predictor_builderbuild_mask_rcnn_box_predictor()函数的参数和返回值解析

在Python的object_detection.builders模块中，有一个名为box_predictor_builder.build_mask_rcnn_box_predictor()的函数。该函数用于构建Mask RCNN盒子预测器。

函数参数如下：

- build_args: 一个命名元组，包含了构建盒子预测器所需的参数。

- options: 一个名为'MaskRCNNBoxPredictor'的对象，其中包含预测器的配置选项。

- is_training: 一个布尔值，指示是否处于训练模式。

- num_classes: 类的数量。

- freeze_batchnorm: 一个布尔值，指示是否冻结批量归一化。

- fc_hyperparams_fn: 一个函数，用于设置完全连接层的超参数。

返回值为一个命名元组，包含构建的盒子预测器的属性。

以下是使用示例：

from object_detection.builders import box_predictor_builder, hyperparams_builder

# 设置预测器的配置选项
options = {'use_dropout': True, 'dropout_keep_proba': 0.5}
options = hyperparams_builder.KerasLayerHyperparams(**options)

# 构建构建盒子预测器所需的参数
build_args = box_predictor_builder.build_args(options=options, is_training=True, num_classes=5, freeze_batchnorm=False)

# 设置完全连接层的超参数
fc_hyperparams_fn = hyperparams_builder.build(hyperparams_builder.KerasLayerHyperparams(
    activation='relu', regularizer_config=hyperparams_builder.RegularizerConfig()))

# 构建Mask RCNN盒子预测器
box_predictor = box_predictor_builder.build_mask_rcnn_box_predictor(build_args, fc_hyperparams_fn)

# 输出构建的盒子预测器的属性
print(box_predictor.num_classes)
print(box_predictor.is_training)
print(box_predictor.freeze_batchnorm)

在上述示例中，首先我们定义了一个包含预测器的配置选项的字典options，然后使用hyperparams_builder.KerasLayerHyperparams将其转换为命名元组。接下来，我们使用box_predictor_builder.build_args函数构建构建盒子预测器所需的参数。然后，我们使用hyperparams_builder.build函数构建完全连接层的超参数。最后，我们使用box_predictor_builder.build_mask_rcnn_box_predictor函数构建Mask RCNN盒子预测器，并打印了构建的盒子预测器的属性。

希望上述示例能够帮助你理解box_predictor_builder.build_mask_rcnn_box_predictor()函数的参数和返回值。