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tensorflow :: ops :: NonMaxSuppressionWithOverlaps

#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

以前に選択したボックスとのオーバーラップが高いボックスを剪定します。スコアがscore_threshold未満の境界ボックスは削除されます。 N行n列のオーバーラップ値は正方行列として提供されます。これにより、カスタムのオーバーラップ基準(たとえば、ユニオン上の交差、エリア上の交差など)を定義できます。

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_with_overlaps(オーバーラップ、スコア、max_output_size、overlap_threshold、score_threshold)selected_boxes = tf.gather(boxes、selected_indices)

引数:

  • scope: Scopeオブジェクト
  • オーバーラップ:n行n列のボックスオーバーラップ値を表す形状[num_boxes, num_boxes]の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。
  • overlay_threshold:ボックスがオーバーラップするかどうかを決定するためのしきい値を表す0-D floatテンソル。
  • score_threshold:スコアに基づいてボックスをいつ削除するかを決定するためのしきい値を表す0-D float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

NonMaxSuppressionWithOverlaps (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input overlaps, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input overlap_threshold, :: tensorflow::Input score_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

NonMaxSuppressionWithOverlaps

 NonMaxSuppressionWithOverlaps(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input overlaps,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input overlap_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

ノード

::tensorflow::Node * node() const 

operator :: tensorflow :: Input

 operator::tensorflow::Input() const 

operator :: tensorflow :: Output

 operator::tensorflow::Output() const