tensorflow:: ops:: NonMaxSuppression

Chciwie wybiera podzbiór pól ograniczających w kolejności malejącej według wyniku.

Streszczenie

Przycinanie pól, które mają wysokie przecięcie przez sumę (IOU) nakładające się na poprzednio wybrane pola. Pola ograniczające są dostarczane jako [y1, x1, y2, x2], gdzie (y1, x1) i (y2, x2) są współrzędnymi dowolnej pary przekątnej narożników pola, a współrzędne mogą być dostarczane jako znormalizowane (tj. leżące w przedziale [0, 1]) lub bezwzględne. Należy zauważyć, że ten algorytm jest agnostyczny względem miejsca, w którym znajduje się początek układu współrzędnych. Należy zauważyć, że ten algorytm jest niezmienny względem przekształceń ortogonalnych i translacji układu współrzędnych; zatem translacje lub odbicia układu współrzędnych powodują, że te same pola są wybierane przez algorytm. Wyjściem tej operacji jest zbiór liczb całkowitych indeksowanych do zbioru wejściowego pól ograniczających reprezentujących wybrane pola. Współrzędne pola ograniczającego odpowiadające wybranym indeksom można następnie uzyskać za pomocą tf.gather operation . Na przykład: selected_indices = tf.image.non_max_suppression( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Argumenty:

• zakres: obiekt zakresu
• pola: dwuwymiarowy tensor typu float o kształcie [num_boxes, 4] .
• wyniki: jednowymiarowy tensor zmiennoprzecinkowy o kształcie [num_boxes] reprezentujący pojedynczy wynik odpowiadający każdemu polu (każdemu wierszowi pól).
• max_output_size: Skalarny tensor całkowity reprezentujący maksymalną liczbę pól, które mogą zostać wybrane przez pomijanie inne niż maksymalne.

Atrybuty opcjonalne (patrz Attrs ):

• iou_threshold: Wartość zmiennoprzecinkowa reprezentująca próg decydujący o tym, czy pola nakładają się zbyt mocno w odniesieniu do IOU.

Zwroty:

• Output : Jednowymiarowy tensor całkowity o kształcie [M] reprezentujący wybrane indeksy z tensora pudełek, gdzie M <= max_output_size .

Atrybuty publiczne

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
)