tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2

Жадный алгоритм выбирает подмножество ограничивающих прямоугольников в порядке убывания оценки.

Краткое содержание

Алгоритм исключает прямоугольники, имеющие высокое перекрытие по показателю пересечения с ранее выбранными прямоугольниками. Ограничивающие прямоугольники задаются в виде [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов прямоугольника, 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. Обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, сдвиг или отражение системы координат приводят к выбору алгоритмом тех же самых прямоугольников.

Результатом 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) 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.

Возвращает:

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

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppressionV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const