tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV4

スコアの降順でバウンディングボックスのサブセットを貪欲に選択します。

まとめ

以前に選択されたボックスとの交差オーバーユニオン (IOU) の重なりが大きいボックスを剪定します。スコアがscore_thresholdより小さいバウンディング ボックスは削除されます。バウンディング ボックスは [y1, x1, y2, x2] として提供されます。ここで、(y1, x1) と (y2, x2) は任意の対角線上のボックス コーナーの座標であり、座標は正規化 (つまり、区間 [0, 1] 内にある) または絶対値として提供できます。このアルゴリズムは座標系の原点の位置を問わず、より一般的には座標系の直交変換と平行移動に対して不変であることに注意してください。したがって、座標系の平行移動または反転によって、アルゴリズムによって選択されるボックスは同じになります。この操作の出力は、選択されたボックスを表す入力バウンディング ボックスのコレクションへのインデックスとなる整数のセットです。選択されたインデックスに対応するバウンディング ボックスの座標は、 tf.gather operationを使用して取得できます。例えば、selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

議論:

• スコープ:スコープオブジェクト
• boxes: 形状が[num_boxes, 4]の 2 次元浮動小数点テンソル。
• scores: 各ボックス（ボックスの各行）に対応する単一のスコアを表す、形状[num_boxes]の1次元浮動小数点テンソル。
• max_output_size: 最大抑制以外の方法で選択されるボックスの最大数を表すスカラー整数テンソル。
• iou_threshold: IOUに関してボックスが重なりすぎているかどうかを判断するための閾値を表す0次元浮動小数点テンソル。
• score_threshold: スコアに基づいてボックスを削除するタイミングを決定するためのしきい値を表す 0 次元の float テンソル。

オプション属性（ Attrs参照）：

• pad_to_max_output_size: trueの場合、出力selected_indicesはmax_output_sizeの長さになるようにパディングされます。デフォルトはfalseです。

返品:

• Output selected_indices: ボックステンソルから選択されたインデックスを表す形状[M]の 1 次元整数テンソル。ただし、 M <= max_output_size 。
• Output valid_outputs: selected_indices内の有効な要素の数を表す 0 次元の整数テンソル。有効な要素が最初に表示されます。

公開属性

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

::tensorflow::Output valid_outputs

 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
)

Attrs PadToMaxOutputSize(
  bool x
)