tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV4
#include <image_ops.h>
Chciwie wybiera podzbiór obwiedni w malejącej kolejności według punktacji.
streszczenie
przycinanie pól, które mają wysoki współczynnik IOU (intersection-over-union), nakładają się na wcześniej wybrane pola. Ramki ograniczające z wynikiem mniejszym niż score_threshold
są usuwane. Ramki ograniczające są dostarczane jako [y1, x1, y2, x2], gdzie (y1, x1) i (y2, x2) są współrzędnymi dowolnej pary ukośnych narożników prostokąta, a współrzędne można podać jako znormalizowane (tj. przedział [0, 1]) lub bezwzględny. Zwróć uwagę, że ten algorytm jest niezależny od miejsca pochodzenia w układzie współrzędnych, a bardziej ogólnie jest niezmienny względem przekształceń ortogonalnych i translacji układu współrzędnych; w ten sposób translacja lub odbicia układu współrzędnych powodują, że algorytm wybiera te same pola. Wynikiem tej operacji jest zestaw liczb całkowitych indeksowanych w wejściowym zbiorze obwiedni reprezentujących wybrane pola. Współrzędne ramki granicznej odpowiadające wybranym indeksom można następnie uzyskać za pomocą tf.gather operation
. Na przykład: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2 (box, score, max_output_size, iou_threshold, score_threshold), selected_boxes = tf.gather (box, selected_indices)
Argumenty:
- zakres: obiekt Scope
- boxy: 2-D float tensor kształtu
[num_boxes, 4]
. - wyniki: 1-D float tensor kształtu
[num_boxes]
reprezentujący pojedynczy wynik odpowiadający każdemu pudełku (każdemu wierszowi pudełek). - max_output_size: Tensor skalarnej liczby całkowitej reprezentujący maksymalną liczbę pól, które mają być wybrane przez pomijanie nie maksymalne.
- iou_threshold: Tensor zmiennoprzecinkowy 0-D reprezentujący próg decydujący o tym, czy pola nakładają się zbytnio w odniesieniu do IOU.
- score_threshold: Tensor typu float 0-D reprezentujący próg decydujący o tym, kiedy usunąć pola na podstawie wyniku.
Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs
):
- pad_to_max_output_size: Jeśli prawda, dane wyjściowe
selected_indices
sąmax_output_size
aby miały długośćmax_output_size
. Domyślnie false.
Zwroty:
-
Output
selected_indices: 1-D integer tensor w kształcie[M]
reprezentujący wybrane indeksy z tensorów boxów, gdzieM <= max_output_size
. -
Output
valid_outputs: Tensor całkowity 0-D reprezentujący liczbę prawidłowych elementów wselected_indices
, przy czym prawidłowe elementy pojawiają się jako pierwsze.
Konstruktorzy i niszczyciele | |
---|---|
NonMaxSuppressionV4 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input iou_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold) | |
NonMaxSuppressionV4 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input iou_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold, const NonMaxSuppressionV4::Attrs & attrs) |
Atrybuty publiczne | |
---|---|
operation | |
selected_indices | |
valid_outputs |
Publiczne funkcje statyczne | |
---|---|
PadToMaxOutputSize (bool x) |
Struktury | |
---|---|
tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV4 :: Attrs | Opcjonalne metody ustawiające atrybuty dla NonMaxSuppressionV4 . |
Atrybuty publiczne
operacja
Operation operation
wybrane_indeksy
::tensorflow::Output selected_indices
valid_outputs
::tensorflow::Output valid_outputs
Funkcje publiczne
NonMaxSuppressionV4
NonMaxSuppressionV4( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input boxes, ::tensorflow::Input scores, ::tensorflow::Input max_output_size, ::tensorflow::Input iou_threshold, ::tensorflow::Input score_threshold )
NonMaxSuppressionV4
NonMaxSuppressionV4( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input boxes, ::tensorflow::Input scores, ::tensorflow::Input max_output_size, ::tensorflow::Input iou_threshold, ::tensorflow::Input score_threshold, const NonMaxSuppressionV4::Attrs & attrs )
Publiczne funkcje statyczne
PadToMaxOutputSize
Attrs PadToMaxOutputSize( bool x )