टेन्सरफ्लो::ऑप्स::नॉनमैक्ससप्रेशन

स्कोर के घटते क्रम में बाउंडिंग बॉक्स के एक उपसमूह का लालचपूर्वक चयन करता है।

सारांश

उन बॉक्सों को हटा दिया जाता है जिनका पहले से चयनित बॉक्सों के साथ उच्च प्रतिच्छेदन-अतिक्रमण (IOU) ओवरलैप होता है। बाउंडिंग बॉक्स [y1, x1, y2, x2] के रूप में दिए जाते हैं, जहाँ (y1, x1) और (y2, x2) किसी भी विकर्ण कोने के जोड़े के निर्देशांक हैं और निर्देशांक सामान्यीकृत (अर्थात, अंतराल [0, 1] में स्थित) या निरपेक्ष रूप में दिए जा सकते हैं। ध्यान दें कि यह एल्गोरिदम निर्देशांक प्रणाली में मूल बिंदु के स्थान से अप्रभावित है। यह एल्गोरिदम निर्देशांक प्रणाली के लंबवत रूपांतरणों और अनुवादों के प्रति अपरिवर्तनीय है; इस प्रकार निर्देशांक प्रणाली के अनुवाद या परावर्तन के परिणामस्वरूप एल्गोरिदम द्वारा समान बॉक्सों का चयन होता है। इस ऑपरेशन का आउटपुट चयनित बॉक्सों का प्रतिनिधित्व करने वाले बाउंडिंग बॉक्सों के इनपुट संग्रह में अनुक्रमित पूर्णांकों का एक सेट है। चयनित सूचकांकों के अनुरूप बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक tf.gather operation उपयोग करके प्राप्त किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए: selected_indices = tf.image.non_max_suppression( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• बॉक्स: [num_boxes, 4] आकार का एक 2-डी फ्लोट टेंसर।
• स्कोर: [num_boxes] आकार का एक 1-डी फ्लोट टेंसर जो प्रत्येक बॉक्स (बॉक्स की प्रत्येक पंक्ति) के अनुरूप एक एकल स्कोर का प्रतिनिधित्व करता है।
• max_output_size: एक स्केलर पूर्णांक टेंसर जो नॉन मैक्स सप्रेशन द्वारा चयनित किए जाने वाले बॉक्सों की अधिकतम संख्या को दर्शाता है।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• iou_threshold: एक फ्लोट मान जो यह निर्धारित करने के लिए निर्धारित सीमा को दर्शाता है कि क्या बॉक्स IOU के संबंध में बहुत अधिक ओवरलैप करते हैं।

प्रतिफल:

• Output : [M] आकार का एक 1-डी पूर्णांक टेंसर जो बॉक्स टेंसर से चयनित सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करता है, जहाँ M <= max_output_size ।

सार्वजनिक विशेषताएँ

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size
)

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  const NonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs IouThreshold(
  float x
)