tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV3

#include <image_ops.h>

Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.

Краткое содержание

Удаление ограничивающих рамок, имеющих высокое перекрытие по показателю пересечения с ранее выбранными рамками (IOU). Удаляются ограничивающие рамки с оценкой меньше score_threshold . Ограничивающие рамки задаются в виде [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов рамки, и координаты могут быть заданы как нормализованные (т.е. лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютные. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала координат в системе координат и, в более общем случае, инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, сдвиг или отражение системы координат приводят к выбору алгоритмом тех же самых рамок. Выходом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию ограничивающих рамок, представляющих выбранные рамки. Координаты ограничивающих рамок, соответствующие выбранным индексам, затем можно получить с помощью tf.gather operation . Например: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы:

  • scope: Объект Scope
  • boxes: Двумерный тензор с плавающей запятой формы [num_boxes, 4] .
  • scores: Одномерный тензор с плавающей запятой формы [num_boxes] представляющий собой отдельный балл, соответствующий каждому блоку (каждому ряду блоков).
  • max_output_size: Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество ячеек, которые могут быть выбраны с помощью подавления немаксимальных значений.
  • iou_threshold: 0-мерный тензор с плавающей запятой, представляющий пороговое значение для определения того, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно относительно IOU.
  • score_threshold: 0-мерный тензор типа float, представляющий пороговое значение для принятия решения о том, когда следует удалять рамки на основе оценки.

Возвращает:

  • Output : одномерный целочисленный тензор формы [M] представляющий выбранные индексы из тензора ячеек, где M <= max_output_size .

Конструкторы и Деструкторы

NonMaxSuppressionV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input iou_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold)

Общедоступные атрибуты

operation
selected_indices

Общественные функции

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Общедоступные атрибуты

операция

Operation operation

выбранные_индексы

::tensorflow::Output selected_indices

Общественные функции

NonMaxSuppressionV3

 NonMaxSuppressionV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

узел

::tensorflow::Node * node() const 

оператор::tensorflow::Input

 operator::tensorflow::Input() const 

оператор::tensorflow::Output

 operator::tensorflow::Output() const