tensorflow :: ops :: CombinedNonMaxSuppression

Açgözlülükle, azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini seçer.

Özet

Bu işlem, tüm sınıflarda parti başına girdilerde non_max_suppression gerçekleştirir. Daha önce seçilen kutularla yüksek kesişim üst üste binme (IOU) olan kutuları eriterek uzaklaştırır. Sınırlayıcı kutular [y1, x1, y2, x2] olarak sağlanır; burada (y1, x1) ve (y2, x2), herhangi bir köşegen kutu köşesi çiftinin koordinatlarıdır ve koordinatlar normalleştirilmiş olarak sağlanabilir (ör. aralık [0, 1]) veya mutlak. Bu algoritmanın, koordinat sisteminde orijinin nerede olduğuna göre agnostik olduğuna dikkat edin. Ayrıca, bu algoritmanın koordinat sisteminin ortogonal dönüşümlerine ve çevirilerine değişmez olduğuna dikkat edin; dolayısıyla koordinat sisteminin çevrilmesi veya yansımaları, algoritma tarafından aynı kutuların seçilmesine neden olur. Bu işlemin çıktısı non_max_suppression gerçekleştirildikten sonra döndürülen son kutular, puanlar ve sınıflar tensörüdür.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• kutular: 4 boyutlu bir kayan şekil tensörü [batch_size, num_boxes, q, 4] . q 1 ise, aksi takdirde tüm sınıflar için aynı kutular kullanılır, q sınıf sayısına eşitse, sınıfa özgü kutular kullanılır.
• puanlar: Her kutuya (her kutu satırı) karşılık gelen tek bir puanı temsil eden 3 boyutlu bir kayan şekil tensörü [batch_size, num_boxes, num_classes] .
• max_output_size_per_class: Sınıf başına maksimum olmayan gizleme tarafından seçilecek maksimum kutu sayısını temsil eden bir skaler tamsayı tensörü
• max_total_size: Tüm sınıflarda tutulan maksimum kutu sayısını temsil eden bir skaler.
• iou_threshold: Kutuların IOU'ya göre çok fazla örtüşüp örtüşmediğine karar vermek için eşiği temsil eden bir 0-D yüzen tensör.
• score_threshold: Puana göre kutuların ne zaman kaldırılacağına karar vermek için eşiği temsil eden bir 0-D kayan tensör.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• pad_per_class: false ise, çıktı kutuları, puanları ve sınıfları max_total_size olarak doldurulur / kırpılır. Eğer doğruysa, çıkış nmsed kutular, skorları ve sınıflar uzunlukta olması yastıklı max_size_per_class * num_classes bu aşmadıkça, max_total_size şekilde kırpılır ve bu durumda max_total_size . Varsayılan olarak yanlıştır.
• clip_boxes: true ise, kutu koordinatlarının [0, 1] arasında olduğunu varsayın ve [0, 1] ötesine düşerse çıktı kutularını kırpın. Yanlışsa, kutu koordinatlarını olduğu gibi kırpmayın ve çıktısını almayın.

İadeler:

• Output nmsed_boxes: Max olmayan bastırılmış kutuları içeren bir [batch_size, max_detections, 4] float32 tensörü.
• Output nmsed_scores: Kutular için skorları içeren bir [batch_size, max_detections] float32 tensörü.
• Output nmsed_classes: Kutular için sınıfları içeren bir [batch_size, max_detections] float32 tensörü.
• Output valid_detections: Parti öğesi başına geçerli algılama sayısını gösteren bir [batch_size] int32 tensörü. Yalnızca nms_boxes [i], nms_scores [i] ve nms_class [i] içindeki en üst num_detections [i] girdileri geçerlidir. Girişlerin geri kalanı sıfır doldurmadır.

Genel özellikler

::tensorflow::Output nmsed_boxes

::tensorflow::Output nmsed_classes

::tensorflow::Output nmsed_scores

Operation operation

::tensorflow::Output valid_detections

 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
)

Attrs ClipBoxes(
  bool x
)

Attrs PadPerClass(
  bool x
)