tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV2

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

Özet

yüksek kesişme birleşimine (IOU) sahip kutuları budama, önceden seçilen kutularla çakışır. 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 olduğunu unutmayın. 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, seçilen kutuları temsil eden sınırlayıcı kutulardan oluşan girdi koleksiyonuna dizin oluşturan bir tamsayılar kümesidir. Seçilen indislere karşılık gelen sınırlayıcı kutu koordinatları daha sonra tf.gather operation kullanılarak elde edilebilir. Örneğin:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2 (kutular, puanlar, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather (kutular, seçili_indices)

Argümanlar:

• kapsam: Bir Scope nesnesi
• kutular: 2 boyutlu bir kayan şekil tensörü [num_boxes, 4] .
• puanlar: Her kutuya (her bir kutu satırı) karşılık gelen tek bir puanı temsil eden bir 1-D kayan şekil tensörü [num_boxes] kutuları].
• max_output_size: Maksimum olmayan gizleme tarafından seçilecek maksimum kutu sayısını temsil eden bir skaler tamsayı tensörü.
• iou_threshold: Kutuların IOU'ya göre çok fazla örtüşüp örtüşmediğine karar vermek için eşiği temsil eden bir 0-D yüzen tensör.

İadeler:

• Output : M <= max_output_size , kutular tensöründen seçilen indisleri temsil eden bir 1-D tam sayı tensörü [M]

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const