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Tensorflow :: ops :: NonMaxSuppression

#include <image_ops.h>

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

Zusammenfassung

Das Wegschneiden von Feldern mit hoher Überschneidung (IOU) überschneidet sich mit zuvor ausgewählten Feldern. 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, dass dieser Algorithmus für orthogonale Transformationen und Übersetzungen des Koordinatensystems unveränderlich ist. Somit führen Übersetzungen oder Reflexionen des Koordinatensystems dazu, dass vom Algorithmus dieselben Kästchen ausgewählt werden. Die Ausgabe dieser Operation ist eine Reihe von Ganzzahlen, die in die Eingabesammlung von Begrenzungsrahmen indiziert werden, die die ausgewählten Felder darstellen. Die Begrenzungsrahmenkoordinaten, die den ausgewählten Indizes entsprechen, können dann unter Verwendung der tf.gather operation . Zum Beispiel: selected_indices = tf.image.non_max_suppression (Felder, Scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather (Felder, selected_indices)

Argumente:

  • scope: Ein Scope- Objekt
  • Boxen: Ein 2-D-Float-Tensor mit Form [num_boxes, 4] .
  • Bewertungen: Ein 1-D-Float-Tensor der Form [num_boxes] der eine einzelne Bewertung darstellt, die jeder Box (jeder Reihe von Feldern) entspricht.
  • max_output_size: Ein skalarer ganzzahliger Tensor, der die maximale Anzahl von Feldern darstellt, die durch Nicht-Max-Unterdrückung ausgewählt werden sollen.

Optionale Attribute (siehe Attrs ):

  • iou_threshold: Ein Float, der den Schwellenwert für die Entscheidung darstellt, ob sich Boxen in Bezug auf die IOU zu stark überlappen.

Kehrt zurück:

  • Output : Ein 1-D-Ganzzahltensor der Form [M] der die ausgewählten Indizes aus dem M <= max_output_size , wobei M <= max_output_size .

Konstruktoren und Destruktoren

NonMaxSuppression (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size)
NonMaxSuppression (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, const NonMaxSuppression::Attrs & attrs)

Öffentliche Attribute

operation
selected_indices

Öffentliche Funktionen

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Öffentliche statische Funktionen

IouThreshold (float x)

Strukturen

tensorflow :: ops :: NonMaxSuppression :: Attrs

Optionale Attributsetzer für NonMaxSuppression .

Öffentliche Attribute

Operation

Operation operation

selected_indices

::tensorflow::Output selected_indices

Öffentliche Funktionen

NonMaxSuppression

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size
)

NonMaxSuppression

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  const NonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

Knoten

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const 

Öffentliche statische Funktionen

IouThreshold

Attrs IouThreshold(
  float x
)