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Tensorflow :: ops :: CombinedNonMaxSuppression

#include <image_ops.h>

Wählt gierig eine Teilmenge der Begrenzungsrahmen in absteigender Reihenfolge der Punktzahl aus.

Zusammenfassung

Diese Operation führt eine non_max_suppression für die Eingaben pro Stapel über alle Klassen hinweg durch. Beschneidet Kisten mit hoher Überschneidungsüberschneidung (IOU), die sich mit zuvor ausgewählten Kisten überschneiden. Begrenzungsrahmen werden als [y1, x1, y2, x2] geliefert, wobei (y1, x1) und (y2, x2) die Koordinaten eines beliebigen diagonalen Paares von Rahmenecken sind und die Koordinaten als normalisiert bereitgestellt werden können (dh in liegen) das Intervall [0, 1]) oder absolut. Beachten Sie, dass dieser Algorithmus unabhängig davon ist, wo sich der Ursprung im Koordinatensystem befindet. Beachten Sie auch, dass dieser Algorithmus für orthogonale Transformationen und Übersetzungen des Koordinatensystems unveränderlich ist. Das Verschieben oder Reflektieren des Koordinatensystems führt dazu, dass vom Algorithmus dieselben Kästchen ausgewählt werden. Die Ausgabe dieser Operation sind die endgültigen Boxen, Scores und Klassentensoren, die nach dem Ausführen von non_max_suppression zurückgegeben werden.

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Boxen: Ein 4-D-Float-Tensor der Form [batch_size, num_boxes, q, 4] . Wenn q 1 ist, werden für alle Klassen dieselben Kästchen verwendet. Wenn q gleich der Anzahl der Klassen ist, werden klassenspezifische Kästchen verwendet.
  • Bewertungen: Ein 3-D-Float-Tensor der Form [batch_size, num_boxes, num_classes] der eine einzelne Bewertung darstellt, die jeder Box (jeder Reihe von Feldern) entspricht.
  • max_output_size_per_class: Ein skalarer ganzzahliger Tensor, der die maximale Anzahl von Feldern darstellt, die durch nicht maximale Unterdrückung pro Klasse ausgewählt werden sollen
  • max_total_size: Ein Skalar, der die maximale Anzahl von Feldern darstellt, die über alle Klassen hinweg beibehalten werden.
  • iou_threshold: Ein 0-D-Float-Tensor, der den Schwellenwert für die Entscheidung darstellt, ob sich Boxen in Bezug auf die IOU zu stark überlappen.
  • score_threshold: Ein 0-D-Float-Tensor, der den Schwellenwert für die Entscheidung darstellt, wann Kästchen basierend auf der Punktzahl entfernt werden sollen.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • pad_per_class: Wenn false, werden die ausgegebenen nmsed-Felder, Scores und Klassen auf max_total_size aufgefüllt / abgeschnitten. Wenn true, werden die nmsed-Ausgabefelder, Scores und Klassen so aufgefüllt, dass sie die Länge max_size_per_class * num_classes , es sei denn, sie überschreiten max_total_size In diesem Fall wird sie auf max_total_size . Der Standardwert ist false.
  • clip_boxes: Wenn true, nehmen Sie an, dass die Boxkoordinaten zwischen [0, 1] liegen, und schneiden Sie die Ausgabeboxen ab, wenn sie über [0, 1] hinausgehen. Wenn false, schneiden Sie nicht ab und geben Sie die Boxkoordinaten so aus, wie sie sind.

Kehrt zurück:

  • Output nmsed_boxes: Ein float32-Tensor [batch_size, max_detections, 4], der die nicht maximal unterdrückten Boxen enthält.
  • Output nmsed_scores: Ein float32-Tensor [batch_size, max_detections], der die Scores für die Boxen enthält.
  • Output nmsed_classes: Ein float32-Tensor [batch_size, max_detections], der die Klassen für die Boxen enthält.
  • Output valid_detections: Ein int32-Tensor [batch_size], der die Anzahl der gültigen Erkennungen pro Stapelelement angibt. Nur die obersten num_detections [i] -Einträge in nms_boxes [i], nms_scores [i] und nms_class [i] sind gültig. Die restlichen Einträge sind Null-Auffüllungen.

Konstruktoren und Destruktoren

CombinedNonMaxSuppression (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size_per_class, :: tensorflow::Input max_total_size, :: tensorflow::Input iou_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold)
CombinedNonMaxSuppression (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size_per_class, :: tensorflow::Input max_total_size, :: tensorflow::Input iou_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold, const CombinedNonMaxSuppression::Attrs & attrs)

Öffentliche Attribute

nmsed_boxes
nmsed_classes
nmsed_scores
operation
valid_detections

Öffentliche statische Funktionen

ClipBoxes (bool x)
PadPerClass (bool x)

Strukturen

tensorflow :: ops :: CombinedNonMaxSuppression :: Attrs

Optionale Attributsetzer für CombinedNonMaxSuppression .

Öffentliche Attribute

nmsed_boxes

::tensorflow::Output nmsed_boxes

nmsed_classes

::tensorflow::Output nmsed_classes

nmsed_scores

::tensorflow::Output nmsed_scores

Operation

Operation operation

valid_detections

::tensorflow::Output valid_detections

Öffentliche Funktionen

CombinedNonMaxSuppression

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

CombinedNonMaxSuppression

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  const CombinedNonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

Öffentliche statische Funktionen

ClipBoxen

Attrs ClipBoxes(
  bool x
)

PadPerClass

Attrs PadPerClass(
  bool x
)