tensorflow:: عملیات:: NonMaxSuppressionV4

#include <image_ops.h>

حریصانه زیرمجموعه‌ای از کادرهای محصورکننده را به ترتیب نزولی امتیاز انتخاب می‌کند.

خلاصه

جعبه‌هایی که همپوشانی تقاطع-روی-اجتماع (IOU) بالایی با جعبه‌های انتخاب‌شده قبلی دارند، حذف می‌شوند. جعبه‌های مرزی با امتیاز کمتر از score_threshold حذف می‌شوند. جعبه‌های مرزی به صورت [y1, x1, y2, x2] ارائه می‌شوند، که در آن (y1, x1) و (y2, x2) مختصات هر جفت قطری از گوشه‌های جعبه هستند و مختصات می‌توانند به صورت نرمال‌شده (یعنی در بازه [0, 1]) یا مطلق ارائه شوند. توجه داشته باشید که این الگوریتم نسبت به محل مبدا در سیستم مختصات بی‌تفاوت است و به طور کلی نسبت به تبدیل‌های متعامد و انتقال‌های سیستم مختصات ثابت است. بنابراین انتقال یا بازتاب‌های سیستم مختصات منجر به انتخاب جعبه‌های یکسان توسط الگوریتم می‌شود. خروجی این عملیات مجموعه‌ای از اعداد صحیح است که در مجموعه ورودی جعبه‌های مرزی که نشان‌دهنده جعبه‌های انتخاب‌شده هستند، فهرست‌بندی می‌شوند. سپس می‌توان مختصات جعبه مرزی مربوط به شاخص‌های انتخاب‌شده را با استفاده از tf.gather operation به دست آورد. برای مثال: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

استدلال‌ها:

  • دامنه: یک شیء دامنه
  • جعبه‌ها: یک تانسور شناور دوبعدی به شکل [num_boxes, 4] .
  • نمرات: یک تانسور اعشاری یک بعدی به شکل [num_boxes] که نشان دهنده یک امتیاز واحد مربوط به هر جعبه (هر ردیف از جعبه‌ها) است.
  • max_output_size: یک تانسور عدد صحیح اسکالر که نشان‌دهنده حداکثر تعداد جعبه‌هایی است که باید با حذف غیر حداکثری انتخاب شوند.
  • iou_threshold: یک تانسور اعشاری صفر بعدی که نشان‌دهنده آستانه‌ای برای تصمیم‌گیری در مورد همپوشانی بیش از حد جعبه‌ها نسبت به IOU است.
  • score_threshold: یک تانسور اعشاری صفر بعدی که نشان‌دهنده آستانه تصمیم‌گیری برای حذف جعبه‌ها بر اساس امتیاز است.

ویژگی‌های اختیاری (به Attrs مراجعه کنید):

  • pad_to_max_output_size: اگر مقدار آن درست باشد، خروجی selected_indices به طول max_output_size پر می‌شود. مقدار پیش‌فرض آن false است.

بازده:

  • Output selected_indices: یک تانسور عدد صحیح یک بعدی به شکل [M] که نشان‌دهنده شاخص‌های انتخاب شده از تانسور جعبه‌ای است، که در آن M <= max_output_size .
  • Output valid_outputs: یک تانسور عدد صحیح صفر-بعدی که تعداد عناصر معتبر در selected_indices را نشان می‌دهد، به طوری که عناصر معتبر در ابتدا ظاهر می‌شوند.

سازنده‌ها و مخرب‌ها

NonMaxSuppressionV4 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input iou_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold)
NonMaxSuppressionV4 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input iou_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold, const NonMaxSuppressionV4::Attrs & attrs)

ویژگی‌های عمومی

operation
selected_indices
valid_outputs

توابع استاتیک عمومی

PadToMaxOutputSize (bool x)

ساختارها

tensorflow:: عملیات:: NonMaxSuppressionV4:: جذابیت‌ها

تنظیم‌کننده‌های ویژگی اختیاری برای NonMaxSuppressionV4 .

ویژگی‌های عمومی

عملیات

Operation operation

شاخص‌های انتخاب‌شده

::tensorflow::Output selected_indices

خروجی‌های معتبر

::tensorflow::Output valid_outputs

کارکردهای عمومی

NonMaxSuppressionV4

 NonMaxSuppressionV4(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

NonMaxSuppressionV4

 NonMaxSuppressionV4(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  const NonMaxSuppressionV4::Attrs & attrs
)

توابع استاتیک عمومی

اندازه حداکثر خروجی PadTo

Attrs PadToMaxOutputSize(
  bool x
)