tensorflow:: ops:: CombinedNonMaxSuppression

Selecciona de forma voraz un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Resumen

Esta operación realiza una supresión no máxima en las entradas por lote, en todas las clases. Elimina las cajas que tienen una alta superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas seleccionadas previamente. Las cajas delimitadoras se proporcionan como [y1, x1, y2, x2], donde (y1, x1) y (y2, x2) son las coordenadas de cualquier par diagonal de esquinas de la caja y las coordenadas pueden proporcionarse normalizadas (es decir, en el intervalo [0, 1]) o absolutas. Tenga en cuenta que este algoritmo es independiente de la ubicación del origen en el sistema de coordenadas. También tenga en cuenta que este algoritmo es invariante a las transformaciones ortogonales y las traslaciones del sistema de coordenadas; por lo tanto, las traslaciones o reflexiones del sistema de coordenadas dan como resultado que el algoritmo seleccione las mismas cajas. La salida de esta operación es el tensor final de cajas, puntuaciones y clases devuelto después de realizar la supresión no máxima.

Argumentos:

• ámbito: Un objeto de ámbito
• boxes: Un tensor flotante de 4 dimensiones con forma [batch_size, num_boxes, q, 4] . Si q es 1, se utilizan las mismas cajas para todas las clases; de lo contrario, si q es igual al número de clases, se utilizan cajas específicas para cada clase.
• puntuaciones: Un tensor flotante 3D con forma [batch_size, num_boxes, num_classes] que representa una única puntuación correspondiente a cada caja (cada fila de cajas).
• max_output_size_per_class: Un tensor entero escalar que representa el número máximo de cuadros que se seleccionarán mediante supresión no máxima por clase.
• max_total_size: Un valor escalar que representa el número máximo de cajas que se conservarán en todas las clases.
• iou_threshold: Un tensor flotante de 0 dimensiones que representa el umbral para decidir si las cajas se superponen demasiado con respecto a IOU.
• score_threshold: Un tensor flotante de 0 dimensiones que representa el umbral para decidir cuándo eliminar cuadros en función de la puntuación.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• pad_per_class: Si es falso, las cajas, puntuaciones y clases nmsed de salida se rellenan/recortan hasta max_total_size . Si es verdadero, las cajas, puntuaciones y clases nmsed de salida se rellenan hasta alcanzar una longitud max_size_per_class * num_classes , a menos que exceda max_total_size , en cuyo caso se recorta hasta max_total_size . El valor predeterminado es falso.
• clip_boxes: Si es verdadero, se asume que las coordenadas de las cajas están entre [0, 1] y se recortan las cajas de salida si quedan fuera de [0, 1]. Si es falso, no se realiza ningún recorte y se muestran las coordenadas de las cajas tal cual.

Devoluciones:

• Output nmsed_boxes: Un tensor float32 [batch_size, max_detections, 4] que contiene las cajas suprimidas no máximas.
• Output nmsed_scores: Un tensor float32 [batch_size, max_detections] que contiene las puntuaciones de las cajas.
• Output nmsed_classes: Un tensor float32 [batch_size, max_detections] que contiene las clases para las cajas.
• Output valid_detections: Un tensor int32 [batch_size] que indica el número de detecciones válidas por elemento de lote. Solo las primeras entradas num_detections[i] en nms_boxes[i], nms_scores[i] y nms_class[i] son ​​válidas. El resto de las entradas son ceros de relleno.

Atributos públicos

::tensorflow::Output nmsed_boxes

::tensorflow::Output nmsed_classes

::tensorflow::Output nmsed_scores

Operation operation

::tensorflow::Output valid_detections

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  const CombinedNonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

Attrs ClipBoxes(
  bool x
)

Attrs PadPerClass(
  bool x
)