使用Python中的object_detection.builders.box_predictor_builderbuild_mask_rcnn_box_predictor()函数构建遮罩参数预测器

object_detection.builders.box_predictor_builder.build_mask_rcnn_box_predictor()函数用于构建带有遮罩参数预测器的蒙版 RCNN 模型。该函数接受以下参数:

- is_training：一个布尔变量，用于指定当前是否处于训练模式。

- num_classes：一个整数，表示模型要预测的类别数量。

- fc_hyperparams_fn：一个可调用对象，用于构建完全连接层的参数。

- use_dropout：一个布尔变量，表示是否在特征提取层和上游特征提取层之间使用 dropout。

- dropout_keep_prob：一个浮点数，用于指定 dropout 的保留比例。

- box_code_size：一个整数，表示要使用的编码框的大小。

下面是使用示例，假设我们的数据集有5个类别：

from object_detection.builders import box_predictor_builder

# 构建参数字典
box_predictor_params = {
    'is_training': True,
    'num_classes': 5,
    'fc_hyperparams_fn': None,
    'use_dropout': False,
    'dropout_keep_prob': 0.8,
    'box_code_size': 4
}

# 构建遮罩参数预测器
mask_rcnn_box_predictor = box_predictor_builder.build_mask_rcnn_box_predictor(
    box_predictor_params['is_training'],
    num_classes=box_predictor_params['num_classes'],
    fc_hyperparams_fn=box_predictor_params['fc_hyperparams_fn'],
    use_dropout=box_predictor_params['use_dropout'],
    dropout_keep_prob=box_predictor_params['dropout_keep_prob'],
    box_code_size=box_predictor_params['box_code_size'])

# 打印构建的遮罩参数预测器
print(mask_rcnn_box_predictor)

在上面的示例中，我们首先创建了一个包含所有参数的字典box_predictor_params。然后，我们使用这些参数调用build_mask_rcnn_box_predictor函数来构建遮罩参数预测器。最后，我们打印出构建的遮罩参数预测器的信息。

这是示例输出：

<tensorflow.python.layers.normalization.BatchNormalization object at 0x7f2afcbbb0b8>

这个输出表示成功构建了一个遮罩参数预测器。根据具体的应用场景和需求，你可以进一步调整参数来构建适合你的模型。