CombinedNonMaxSuppression

lớp cuối cùng công khai CombineNonMaxSuppression

Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần,

Thao tác này thực hiện non_max_suppression đối với đầu vào mỗi đợt, trên tất cả các lớp. Cắt bỏ các hộp có độ chồng chéo cao (IOU) với các hộp đã chọn trước đó. Các hộp giới hạn được cung cấp dưới dạng [y1, x1, y2, x2], trong đó (y1, x1) và (y2, x2) là tọa độ của bất kỳ cặp góc chéo nào của hộp và tọa độ có thể được cung cấp dưới dạng chuẩn hóa (nghĩa là nằm trong khoảng [0, 1]) hoặc tuyệt đối. Lưu ý rằng thuật toán này không xác định được gốc tọa độ ở đâu trong hệ tọa độ. Cũng lưu ý rằng thuật toán này bất biến đối với các phép biến đổi trực giao và tịnh tiến của hệ tọa độ; do đó việc dịch hoặc phản ánh của hệ tọa độ dẫn đến các hộp giống nhau được thuật toán chọn. Đầu ra của thao tác này là các hộp, điểm và tenxơ lớp cuối cùng được trả về sau khi thực hiện non_max_suppression.

Các lớp lồng nhau

lớp học Kết hợpNonMaxSuppression.Options Các thuộc tính tùy chọn cho CombinedNonMaxSuppression

Phương pháp công khai

tĩnh CombineNonMaxSuppression.Options
clipBox (clipBox Boolean)
tĩnh kết hợpNonMaxSuppression
tạo ( Phạm vi phạm vi , hộp Toán hạng <Float>, Điểm toán hạng <Float>, Điểm toán hạng <Integer> maxOutputSizePerClass, Toán hạng <Integer> maxTotalSize, Toán hạng <Float> iouThreshold, Toán hạng <Float> pointThreshold, Tùy chọn... tùy chọn)
Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác CombineNonMaxSuppression mới.
Đầu ra <Float>
nmsedBox ()
Một tensor [batch_size, max_Detections, 4] float32 chứa các hộp bị chặn không phải max.
Đầu ra <Float>
nmsedClass ()
Một tenxơ float32 [batch_size, max_Detections] chứa các lớp cho các hộp.
Đầu ra <Float>
nmsedScores ()
Một tenxơ float32 [batch_size, max_Detections] chứa điểm cho các hộp.
tĩnh CombineNonMaxSuppression.Options
padPerClass (Boolean padPerClass)
Đầu ra <Số nguyên>
phát hiện hợp lệ ()
Một tensor [batch_size] int32 cho biết số lần phát hiện hợp lệ trên mỗi mục trong lô.

Phương pháp kế thừa

Phương pháp công khai

public static CombineNonMaxSuppression.Options clipBoxes (Boolean clipBoxes)

Thông số
clipHộp Nếu đúng, giả sử tọa độ hộp nằm trong khoảng [0, 1] và cắt các hộp đầu ra nếu chúng nằm ngoài [0, 1]. Nếu sai, không cắt bớt và xuất tọa độ hộp như hiện tại.

tĩnh công khai CombineNonMaxSuppression tạo ( Phạm vi phạm vi , hộp Toán hạng <Float>, Điểm toán hạng <Float>, Điểm toán hạng <Integer> maxOutputSizePerClass, Toán hạng <Integer> maxTotalSize, Toán hạng <Float> iouThreshold, Toán hạng <Float> ScoreThreshold, Tùy chọn... tùy chọn)

Phương thức xuất xưởng để tạo một lớp bao bọc một thao tác CombineNonMaxSuppression mới.

Thông số
phạm vi phạm vi hiện tại
hộp Một tenxơ float 4-D có hình dạng `[batch_size, num_boxes, q, 4]`. Nếu `q` là 1 thì các hộp giống nhau sẽ được sử dụng cho tất cả các lớp, nếu không, nếu `q` bằng số lớp thì các hộp dành riêng cho lớp sẽ được sử dụng.
điểm số Một tenxơ nổi 3-D có hình dạng `[batch_size, num_boxes, num_classes]` biểu thị một điểm duy nhất tương ứng với mỗi hộp (mỗi hàng hộp).
maxOutputSizePerClass Một tenxơ số nguyên vô hướng biểu thị số lượng hộp tối đa được chọn bằng cách loại trừ không tối đa cho mỗi lớp
maxTotalSize Một số vô hướng int32 biểu thị số hộp tối đa được giữ lại trên tất cả các lớp. Lưu ý rằng việc đặt giá trị này thành số lượng lớn có thể dẫn đến lỗi OOM tùy thuộc vào khối lượng công việc của hệ thống.
iouNgưỡng Một tenxơ float 0-D biểu thị ngưỡng để quyết định xem các hộp có chồng chéo quá nhiều so với IOU hay không.
ngưỡng điểm Một tenxơ float 0-D biểu thị ngưỡng quyết định thời điểm loại bỏ các hộp dựa trên điểm số.
tùy chọn mang các giá trị thuộc tính tùy chọn
Trả lại
  • một phiên bản mới của CombineNonMaxSuppression

Đầu ra công khai <Float> nmsedBoxes ()

Một tensor [batch_size, max_Detections, 4] float32 chứa các hộp bị chặn không phải max.

Đầu ra công khai <Float> nmsedClasses ()

Một tenxơ float32 [batch_size, max_Detections] chứa các lớp cho các hộp.

Đầu ra công khai <Float> nmsedScores ()

Một tenxơ float32 [batch_size, max_Detections] chứa điểm cho các hộp.

tĩnh công khai CombineNonMaxSuppression.Options padPerClass (Boolean padPerClass)

Thông số
padPerClass Nếu sai, các hộp, điểm số và lớp có bước sóng đầu ra sẽ được đệm/cắt bớt thành `max_total_size`. Nếu đúng, các hộp, điểm và lớp có bước sóng đầu ra sẽ được đệm để có độ dài `max_size_per_class`*`num_classes`, trừ khi nó vượt quá `max_total_size` trong trường hợp đó nó được cắt bớt thành `max_total_size`. Mặc định là sai.

Đầu ra công khai <Integer> validDetections ()

Một tensor [batch_size] int32 cho biết số lần phát hiện hợp lệ trên mỗi mục trong lô. Chỉ các mục nhập num_ detections[i] hàng đầu trong nms_boxes[i], nms_scores[i] và nms_class[i] là hợp lệ. Phần còn lại của các mục là phần đệm bằng 0.