flux tensoriel : : opérations : : NonMaxSuppressionWithOverlaps

Sélectionne goulûment un sous-ensemble de boîtes englobantes par ordre décroissant de score.

Résumé

élaguer les cases qui présentent des chevauchements importants avec les cases précédemment sélectionnées. Les cadres de délimitation dont le score est inférieur à score_threshold sont supprimés. Les valeurs de chevauchement N par n sont fournies sous forme de matrice carrée, ce qui permet de définir un critère de chevauchement personnalisé (par exemple, intersection sur union, intersection sur zone, etc.).

Le résultat de cette opération est un ensemble d’entiers indexés dans la collection d’entrée de cadres englobants représentant les cadres sélectionnés. Les coordonnées de la boîte englobante correspondant aux indices sélectionnés peuvent ensuite être obtenues à l'aide de l' tf.gather operation . Par exemple:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps (chevauchements, scores, max_output_size, chevauchement_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather (boxes, selected_indices)

Arguments:

• scope : un objet Scope
• chevauchements : un tenseur flottant 2D de forme [num_boxes, num_boxes] représentant les valeurs de chevauchement des boîtes n par n.
• scores : Un tenseur flottant 1-D de forme [num_boxes] représentant un score unique correspondant à chaque case (chaque rangée de cases).
• max_output_size : un tenseur entier scalaire représentant le nombre maximum de cases à sélectionner par suppression non maximale.
• chevauchement_threshold : un tenseur flottant 0-D représentant le seuil permettant de décider si les boîtes se chevauchent également.
• score_threshold : un tenseur flottant 0-D représentant le seuil permettant de décider quand supprimer des cases en fonction du score.

Retour:

• Output : Un tenseur entier 1-D de forme [M] représentant les indices sélectionnés à partir du tenseur des boîtes, où M <= max_output_size .

Attributs publics

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