tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionV5

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

Özet

yüksek kesişme birleşimine (IOU) sahip kutuları budama, önceden seçilen kutularla çakışır. score_threshold daha düşük score_threshold sahip sınırlayıcı kutular kaldırılır. 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, orijinin koordinat sisteminde olduğu yere agnostik olduğunu ve daha genel olarak koordinat sisteminin ortogonal dönüşümlerine ve çevirilerine göre 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, score_threshold) selected_boxes = tf.gather (kutular, selected_indices) Bu op ayrıca bir Soft-NMS (Gauss ağırlıklı) modunu da destekler (cf , https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) burada kutular, doğrudan budanmalarına neden olmak yerine diğer üst üste gelen kutuların puanını düşürür. Bu Soft-NMS modunu etkinleştirmek için soft_nms_sigma parametresini soft_nms_sigma büyük olacak şekilde ayarlayın.

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.
• score_threshold: Puana göre kutuların ne zaman kaldırılacağına karar vermek için eşiği temsil eden bir 0-D kayan tensör.
• soft_nms_sigma: Soft NMS için sigma parametresini temsil eden bir 0-D kayan tensör; Bodla ve diğerleri (bkz. https://arxiv.org/abs/1704.04503 ). soft_nms_sigma=0.0 (varsayılan olan) olduğunda, standart (sert) NMS'ye geri dönüyoruz.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• pad_to_max_output_size: True ise, output selected_indices max_output_size uzunluğunda olacak şekilde doldurulur. Varsayılan olarak yanlıştır.

İadeler:

• Output selected_indices: M <= max_output_size , kutular tensöründen seçilen indisleri temsil eden bir 1-D tamsayı tensörü [M] .
• Output selected_scores: M <= max_output_size , seçilen her kutu için karşılık gelen puanları temsil eden bir 1-D kayan şekil tensörü [M] . Puanlar, yalnızca Soft NMS kullanıldığında karşılık gelen giriş puanlarından farklılık gösterir (yani, soft_nms_sigma>0 olduğunda)
• Output valid_outputs: geçerli elemanlarının sayısını temsil eden bir 0-D tamsayı tensör selected_indices ilk yer geçerli elemanları ile.

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

::tensorflow::Output selected_scores

::tensorflow::Output valid_outputs

 NonMaxSuppressionV5(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  ::tensorflow::Input soft_nms_sigma
)

 NonMaxSuppressionV5(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  ::tensorflow::Input soft_nms_sigma,
  const NonMaxSuppressionV5::Attrs & attrs
)

Attrs PadToMaxOutputSize(
  bool x
)