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tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV2

#include <image_ops.h>

バウンディングボックスのサブセットをスコアの降順で快く選択します。

概要

ユニオンの交差(IOU)が高いボックスを剪定すると、以前に選択したボックスと重複します。境界ボックスは[y1、x1、y2、x2]として提供されます。ここで、(y1、x1)と(y2、x2)はボックスコーナーの対角線のペアの座標であり、座標は正規化されて提供されます(つまり、間隔[0、1])または絶対。このアルゴリズムは、原点が座標系のどこにあるかに依存しないことに注意してください。このアルゴリズムは、座標系の直交変換と平行移動に対して不変であることに注意してください。したがって、座標系の変換または反射により、アルゴリズムによって同じボックスが選択されます。

この操作の出力は、選択されたボックスを表すバウンディングボックスの入力コレクションにインデックスを付ける整数のセットです。選択したインデックスに対応する境界ボックスの座標は、 tf.gather operationを使用して取得できtf.gather operation 。例えば:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxs、scores、max_output_size、iou_threshold)selected_boxes = tf.gather(boxes、selected_indices)

引数:

  • scope: Scopeオブジェクト
  • 箱:形状[num_boxes, 4] 2次元浮動小数点テンソル。
  • スコア:各ボックス(ボックスの各行)に対応する単一のスコアを表す形状[num_boxes]の1次元浮動小数点テンソル。
  • max_output_size:非最大抑制によって選択されるボックスの最大数を表すスカラー整数テンソル。
  • iou_threshold:ボックスがIOUに関してオーバーラップしすぎるかどうかを決定するためのしきい値を表す0-D浮動小数点テンソル。

戻り値:

  • Output :ボックステンソルから選択されたインデックスを表す形状[M]の1次元整数テンソル。ここで、 M <= max_output_sizeです。

コンストラクタとデストラクタ

NonMaxSuppressionV2 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input iou_threshold)

公開属性

operation
selected_indices

公開機能

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

公開属性

操作

Operation operation

selected_indices

::tensorflow::Output selected_indices

公開機能

NonMaxSuppressionV2

 NonMaxSuppressionV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const