tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV2

スコアの降順でバウンディングボックスのサブセットを貪欲に選択します。

まとめ

以前に選択されたボックスとの交差オーバーユニオン (IOU) の重なりが大きいボックスを削除します。バウンディングボックスは [y1, x1, y2, x2] として指定され、(y1, x1) と (y2, x2) は任意の対角線上のボックスの角の座標であり、座標は正規化 (つまり、区間 [0, 1] 内にある) または絶対値として指定できます。このアルゴリズムは、座標系の原点の位置に依存しないことに注意してください。このアルゴリズムは、座標系の直交変換と平行移動に対して不変であることに注意してください。したがって、座標系の平行移動または反転によって、アルゴリズムによって選択されるボックスは同じになります。

この操作の出力は、選択されたボックスを表す入力バウンディングボックスのコレクションへのインデックスとなる整数のセットです。選択されたインデックスに対応するバウンディングボックスの座標は、 tf.gather operationを使用して取得できます。例:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• boxes: 形状が[num_boxes, 4]の 2 次元浮動小数点テンソル。
• scores: 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: 最大抑制以外の方法で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。
• iou_threshold: IOUに関してボックスが重なりすぎているかどうかを判断するための閾値を表す0次元浮動小数点テンソル。

返品:

• 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。ただし、 M <= max_output_sizeです。

公開属性

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