टेन्सरफ्लो::ऑप्स::नॉनमैक्ससप्रेशनविदओवरलैप्स

स्कोर के घटते क्रम में बाउंडिंग बॉक्स के एक उपसमूह का लालचपूर्वक चयन करता है।

सारांश

पहले से चयनित बॉक्सों के साथ अत्यधिक ओवरलैप वाले बॉक्सों को हटा दिया जाता है। score_threshold से कम स्कोर वाले बाउंडिंग बॉक्स हटा दिए जाते हैं। N-by-n ओवरलैप मान वर्ग मैट्रिक्स के रूप में दिए जाते हैं, जिससे कस्टम ओवरलैप मानदंड (जैसे कि इंटरसेक्शन ओवर यूनियन, इंटरसेक्शन ओवर एरिया आदि) परिभाषित किया जा सकता है।

इस ऑपरेशन का आउटपुट पूर्णांकों का एक सेट होता है जो चयनित बॉक्सों का प्रतिनिधित्व करने वाले बाउंडिंग बॉक्सों के इनपुट संग्रह में अनुक्रमणिकाएँ निर्धारित करता है। चयनित अनुक्रमणों के अनुरूप बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक tf.gather operation उपयोग करके प्राप्त किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps( overlaps, scores, max_output_size, overlap_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• ओवरलैप्स: [num_boxes, num_boxes] आकार का एक 2-डी फ्लोट टेंसर जो n-by-n बॉक्स ओवरलैप मानों का प्रतिनिधित्व करता है।
• स्कोर: [num_boxes] आकार का एक 1-डी फ्लोट टेंसर जो प्रत्येक बॉक्स (बॉक्स की प्रत्येक पंक्ति) के अनुरूप एक एकल स्कोर का प्रतिनिधित्व करता है।
• max_output_size: एक स्केलर पूर्णांक टेंसर जो नॉन मैक्स सप्रेशन द्वारा चयनित किए जाने वाले बॉक्सों की अधिकतम संख्या को दर्शाता है।
• overlap_threshold: एक 0-D फ्लोट टेंसर जो यह तय करने के लिए थ्रेशहोल्ड का प्रतिनिधित्व करता है कि क्या बॉक्स भी ओवरलैप करते हैं।
• score_threshold: एक 0-D फ्लोट टेंसर जो स्कोर के आधार पर बॉक्स को हटाने का निर्णय लेने के लिए निर्धारित सीमा का प्रतिनिधित्व करता है।

प्रतिफल:

• Output : [M] आकार का एक 1-डी पूर्णांक टेंसर जो बॉक्स टेंसर से चयनित सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करता है, जहाँ M <= max_output_size ।

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

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

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const