tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionWithOverlaps

স্কোরের অবরোহী ক্রমে বাউন্ডিং বক্সগুলির একটি উপসেট লোভীভাবে নির্বাচন করে।

সারসংক্ষেপ

পূর্বে নির্বাচিত বক্সগুলির সাথে উচ্চ ওভারল্যাপ থাকা বক্সগুলি ছেঁটে ফেলা হয়। score_threshold এর চেয়ে কম স্কোরযুক্ত বাউন্ডিং বক্সগুলি সরিয়ে দেওয়া হয়। N-বাই-n ওভারল্যাপ মানগুলি একটি বর্গ ম্যাট্রিক্স হিসাবে সরবরাহ করা হয়, যা একটি কাস্টম ওভারল্যাপ মানদণ্ড (যেমন, ইন্টারসেকশন ওভার ইউনিয়ন, ইন্টারসেকশন ওভার এরিয়া, ইত্যাদি) সংজ্ঞায়িত করার সুযোগ দেয়।

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_with_overlaps( ওভারল্যাপ, স্কোর, সর্বোচ্চ_আউটপুট_আকার, ওভারল্যাপ_থ্রেশহোল্ড, স্কোর_থ্রেশহোল্ড) নির্বাচিত_বক্স = tf.gather(বক্স, নির্বাচিত_সূচক)

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ওভারল্যাপ: [num_boxes, num_boxes] আকারের একটি দ্বি-মাত্রিক ফ্লোট টেনসর যা n-বাই-n বক্সের ওভারল্যাপ মানগুলিকে উপস্থাপন করে।
• 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।
• overlap_threshold: একটি ০-মাত্রিক ফ্লোট টেনসর যা বক্সগুলো একে অপরকে ওভারল্যাপ করবে কিনা তা নির্ধারণের থ্রেশহোল্ডকে উপস্থাপন করে।
• score_threshold: একটি ০-মাত্রিক ফ্লোট টেনসর, যা স্কোরের ভিত্তিতে বক্স অপসারণের সিদ্ধান্ত নেওয়ার থ্রেশহোল্ডকে নির্দেশ 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

 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