tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV2

স্কোরের অবরোহী ক্রমে বাউন্ডিং বক্সগুলির একটি উপসেট লোভীভাবে নির্বাচন করে।

সারসংক্ষেপ

পূর্বে নির্বাচিত বক্সগুলির সাথে উচ্চ ইন্টারসেকশন-ওভার-ইউনিয়ন (IOU) ওভারল্যাপ থাকা বক্সগুলিকে ছেঁটে ফেলা হয়। বাউন্ডিং বক্সগুলি [y1, x1, y2, x2] হিসাবে সরবরাহ করা হয়, যেখানে (y1, x1) এবং (y2, x2) হল বক্সের কোণার যেকোনো তির্যক জোড়ার স্থানাঙ্ক এবং স্থানাঙ্কগুলি নর্মালাইজড (অর্থাৎ, [0, 1] ব্যবধির মধ্যে অবস্থিত) বা অ্যাবসোলিউট হিসাবে সরবরাহ করা যেতে পারে। উল্লেখ্য যে, এই অ্যালগরিদম স্থানাঙ্ক ব্যবস্থায় মূলবিন্দু কোথায় আছে সে বিষয়ে উদাসীন। উল্লেখ্য যে, এই অ্যালগরিদম স্থানাঙ্ক ব্যবস্থার অর্থোগোনাল রূপান্তর এবং স্থানান্তরের ক্ষেত্রে অপরিবর্তনশীল; সুতরাং স্থানাঙ্ক ব্যবস্থার স্থানান্তর বা প্রতিফলনের ফলে অ্যালগরিদম দ্বারা একই বক্সগুলি নির্বাচিত হয়।

এই অপারেশনের আউটপুট হলো একগুচ্ছ পূর্ণসংখ্যা, যা নির্বাচিত বক্সগুলোকে প্রতিনিধিত্বকারী বাউন্ডিং বক্সের ইনপুট সংগ্রহে সূচিত করে। এরপর নির্বাচিত সূচিগুলোর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ বাউন্ডিং বক্সের স্থানাঙ্ক tf.gather operation ব্যবহার করে পাওয়া যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ:

নির্বাচিত_সূচক = tf.image.non_max_suppression_v2( বাক্স, স্কোর, সর্বোচ্চ_আউটপুট_আকার, iou_threshold) নির্বাচিত_বাক্স = tf.gather(বাক্স, নির্বাচিত_সূচক)

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• বক্সসমূহ: [num_boxes, 4] আকারের একটি দ্বি-মাত্রিক ফ্লোট টেনসর।
• স্কোর: [num_boxes] আকারের একটি ১-মাত্রিক ফ্লোট টেনসর, যা প্রতিটি বক্সের (বক্সের প্রতিটি সারির) জন্য একটি একক স্কোর উপস্থাপন করে।
• max_output_size: একটি স্কেলার পূর্ণসংখ্যা টেনসর যা নন-ম্যাক্স সাপ্রেশন দ্বারা নির্বাচিত বাক্সের সর্বাধিক সংখ্যাকে প্রতিনিধিত্ব করে।
• iou_threshold: একটি ০-মাত্রিক ফ্লোট টেনসর যা IOU-এর সাপেক্ষে বক্সগুলো খুব বেশি ওভারল্যাপ করছে কিনা তা নির্ধারণের থ্রেশহোল্ডকে উপস্থাপন করে।

ফেরত:

• Output : বক্স টেনসর থেকে নির্বাচিত সূচকগুলিকে প্রতিনিধিত্বকারী [M] আকারের একটি 1-D পূর্ণসংখ্যা টেনসর, যেখানে M <= max_output_size ।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

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