tensor akışı:: işlem:: KombineMaksimum Olmayan Bastırma

Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer.

Özet

Bu işlem, tüm sınıflarda toplu iş başına girişlerde non_max_suppression işlemini gerçekleştirir. Daha önce seçilen kutularla yüksek kesişme-birleşim (IOU) çakışmasına sahip olan kutuları budayıp atar. 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 (yani, aralık [0, 1]) veya mutlak. Bu algoritmanın orijinin koordinat sisteminde nerede olduğuna bağlı olmadığını unutmayın. Ayrıca bu algoritmanın koordinat sisteminin ortogonal dönüşümleri ve ötelemeleriyle değişmez olduğuna dikkat edin; dolayısıyla koordinat sisteminin çevrilmesi veya yansıtılması, algoritma tarafından aynı kutuların seçilmesine neden olur. Bu işlemin çıktısı, non_max_suppression gerçekleştirildikten sonra döndürülen son kutular, puanlar ve sınıf tensörüdür.

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• kutular: [batch_size, num_boxes, q, 4] şeklindeki 4 boyutlu kayan tensör. Eğer q 1 ise tüm sınıflar için aynı kutular kullanılır, aksi takdirde q sınıf sayısına eşitse sınıfa özel kutular kullanılır.
• puanlar: Her kutuya (kutuların her satırı) karşılık gelen tek bir puanı temsil eden [batch_size, num_boxes, num_classes] şeklindeki 3 boyutlu kayan tensör.
• max_output_size_per_class: Sınıf başına maksimum olmayan bastırma tarafından seçilecek maksimum kutu sayısını temsil eden skaler bir tamsayı tensörü
• max_total_size: Tüm sınıflarda tutulan maksimum kutu sayısını temsil eden bir skaler.
• iou_threshold: Kutuların IOU'ya göre çok fazla örtüşüp örtüşmediğine karar vermek için eşiği temsil eden 0-D kayan tensör.
• Score_threshold: Puana göre kutuların ne zaman kaldırılacağına karar verme eşiğini temsil eden 0 boyutlu kayan tensör.

İsteğe bağlı özellikler (bkz. Attrs ):

• pad_per_class: Yanlışsa, çıktı nmsed kutuları, puanlar ve sınıflar max_total_size değerine doldurulur/kırpılır. Doğruysa, çıktı nmsed kutuları, puanları ve sınıfları, max_total_size aşmadığı sürece max_size_per_class * num_classes uzunluğunda olacak şekilde doldurulur; bu durumda max_total_size olarak kırpılır. Varsayılan olarak false olur.
• Clip_boxes: Doğruysa, kutu koordinatlarının [0, 1] arasında olduğunu varsayalım ve [0, 1]'in ötesine geçiyorlarsa çıkış kutularını kırpın. Yanlışsa, kırpma yapmayın ve kutu koordinatlarını olduğu gibi çıkarın.

İadeler:

• Output nmsed_boxes: Maksimum olmayan bastırılmış kutuları içeren bir [batch_size, max_detections, 4] float32 tensörü.
• Output nmsed_scores: Kutuların puanlarını içeren bir [batch_size, max_detections] float32 tensörü.
• Output nmsed_classes: Kutulara ilişkin sınıfları içeren bir [batch_size, max_detections] float32 tensörü.
• Geçerli_detections Output : Toplu öğe başına geçerli algılamaların sayısını belirten bir [batch_size] int32 tensörü. nms_boxes[i], nms_scores[i] ve nms_class[i] içindeki yalnızca en üstteki num_detections[i] girişleri geçerlidir. Girişlerin geri kalanı sıfır dolgudur.

Genel özellikler

::tensorflow::Output nmsed_boxes

::tensorflow::Output nmsed_classes

::tensorflow::Output nmsed_scores

Operation operation

::tensorflow::Output valid_detections

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  const CombinedNonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

Attrs ClipBoxes(
  bool x
)

Attrs PadPerClass(
  bool x
)