tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV4

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 są max_output_size aby miały długość max_output_size . Domyślnie false.

Zwroty:

• Output selected_indices: 1-D integer tensor w kształcie [M] reprezentujący wybrane indeksy z tensorów boxów, gdzie M <= max_output_size .
• Output valid_outputs: Tensor całkowity 0-D reprezentujący liczbę prawidłowych elementów w selected_indices , przy czym prawidłowe elementy pojawiają się jako pierwsze.

Atrybuty publiczne

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

::tensorflow::Output valid_outputs

 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
)

Attrs PadToMaxOutputSize(
  bool x
)