tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2

Thuật toán này chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm số giảm dần một cách tham lam.

Bản tóm tắt

Thuật toán này loại bỏ các hộp có độ chồng chéo giao nhau trên hợp nhất (IOU) cao với các hộp đã được chọn trước đó. Các hộp giới hạn được cung cấp dưới dạng [y1, x1, y2, x2], trong đó (y1, x1) và (y2, x2) là tọa độ của bất kỳ cặp góc chéo nào của hộp và tọa độ có thể được cung cấp dưới dạng chuẩn hóa (tức là nằm trong khoảng [0, 1]) hoặc tuyệt đối. Lưu ý rằng thuật toán này không phụ thuộc vào vị trí của gốc tọa độ trong hệ tọa độ. Lưu ý rằng thuật toán này bất biến đối với các phép biến đổi và tịnh tiến vuông góc của hệ tọa độ; do đó, việc tịnh tiến hoặc phản chiếu hệ tọa độ dẫn đến việc thuật toán chọn cùng một hộp.

Kết quả của thao tác này là một tập hợp các số nguyên chỉ mục vào tập hợp đầu vào gồm các hộp giới hạn đại diện cho các hộp đã chọn. Tọa độ của các hộp giới hạn tương ứng với các chỉ mục đã chọn sau đó có thể được lấy bằng cách sử dụng tf.gather operation . Ví dụ:

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

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• boxes: Một tensor float 2 chiều có hình dạng [num_boxes, 4] .
• scores: Một tensor float 1 chiều có hình dạng [num_boxes] biểu thị một điểm số duy nhất tương ứng với mỗi ô (mỗi hàng ô).
• max_output_size: Một tensor số nguyên vô hướng biểu thị số lượng hộp tối đa được chọn bằng phương pháp không loại bỏ tối đa.
• iou_threshold: Một tensor float 0 chiều biểu thị ngưỡng để quyết định xem các hộp có chồng chéo quá nhiều so với IOU hay không.

Trả về:

• Output : Một tensor số nguyên 1 chiều có hình dạng [M] biểu thị các chỉ số được chọn từ tensor hộp, trong đó M <= max_output_size .

Thuộc tính công khai

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