在TensorFlow中构建目标检测数据集可以使用tf.data.Dataset类。以下是一个示例从图片路径和标注文件构建目标检测数据集的方法：
import tensorflow as tf
import numpy as np
# 读取图片路径和标注文件
image_paths = ["image1.jpg", "image2.jpg", "image3.jpg"]
annotations = [{"bbox": [100, 100, 200, 200], "class": 0},
{"bbox": [150, 150, 250, 250], "class": 1},
{"bbox": [200, 200, 300, 300], "class": 0}]
# 构建数据集
def parse_function(image_path, annotation):
# 读取图片
image = tf.io.read_file(image_path)
image = tf.io.decode_jpeg(image, channels=3)
# 处理标注
bbox = annotation["bbox"]
class_id = annotation["class"]
# 返回图片和标注
return image, bbox, class_id
# 创建数据集
dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((image_paths, annotations))
dataset = dataset.map(lambda image_path, annotation: tf.py_function(parse_function, [image_path, annotation], [tf.uint8, tf.float32, tf.int32]))
# 打乱数据集并设置batch size
dataset = dataset.shuffle(buffer_size=len(image_paths))
dataset = dataset.batch(2)
# 使用数据集
for images, bboxes, class_ids in dataset:
print(images.shape, bboxes, class_ids)
在上面的示例中，首先定义了图片路径和标注文件的列表。然后定义了一个parse_function函数来处理每个样本的图片和标注信息，最后使用tf.data.Dataset类的from_tensor_slices方法构建数据集，并利用map方法将parse_function函数应用到每个样本上。接着通过shuffle和batch方法对数据集进行乱序和分批处理，最后可以使用数据集迭代获取图片，边框和类别信息。
