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tf.image.non_max_suppression_overlaps

TensorFlow 1 versión Ver código fuente en GitHub

Avidez selecciona un subconjunto de cajas de contorno en el orden de puntuación descendente.

Las ciruelas pasas distancia cajas que tienen un alto solapamiento con las cajas seleccionadas previamente. N-por-n solapamiento valores se suministran como matriz cuadrada. La salida de esta operación es un conjunto de números enteros de indexación en la colección de entrada de cuadros delimitadores que representan los cuadros seleccionados. Los limitan coordenadas de caja correspondientes a los índices seleccionados a continuación se pueden obtener usando la tf.gather operación. Por ejemplo:

 selected_indices = tf.image.non_max_suppression_overlaps(
    overlaps, scores, max_output_size, iou_threshold)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
 

overlaps A 2-D flotador Tensor de forma [num_boxes, num_boxes] .
scores A 1-D flotador Tensor de forma [num_boxes] que representan una única puntuación correspondiente a cada caja (cada fila de cajas).
max_output_size A escalar número entero Tensor representa el número máximo de cajas a ser seleccionado por la supresión no max.
overlap_threshold Un flotador que representa el umbral para decidir si las cajas se superponen demasiado con respecto a los valores proporcionados solapamiento.
score_threshold Un flotador que representa el umbral para decidir cuándo retirar las cajas en base a la puntuación.
name Un nombre para la operación (opcional).

selected_indices A 1-D entero Tensor de forma [M] que representa los índices seleccionados de la tensor superposiciones, donde M <= max_output_size .