tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionV5

בוחר בתאווה קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של ניקוד.

תַקצִיר

גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של חיתוך על איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו קודם לכן מוסרות. תיבות תוחמות עם ניקוד נמוך מ- score_threshold מוסרות. תיבות תוחמות מסופקות כ-[y1, x1, y2, x2], כאשר (y1, x1) ו-(y2, x2) הן הקואורדינטות של כל זוג אלכסוני של פינות תיבה והקואורדינטות יכולות להינתן כמנורמלות (כלומר, נמצאות בטווח [0, 1]) או מוחלטות. שימו לב שאלגוריתם זה אינו תלוי במיקום הראשון במערכת הקואורדינטות, ובאופן כללי יותר הוא בלתי משתנה לטרנספורמציות ותרגומים אורתוגונליים של מערכת הקואורדינטות; לפיכך, תרגום או שיקוף של מערכת הקואורדינטות גורם לכך שאותן תיבות נבחרות על ידי האלגוריתם. הפלט של פעולה זו הוא קבוצה של מספרים שלמים המאונדקסים לאוסף הקלט של תיבות תוחמות המייצגות את התיבות שנבחרו. לאחר מכן ניתן להשיג את קואורדינטות התיבה התוחמת התואמות לאינדקסים שנבחרו באמצעות tf.gather operation . לדוגמה: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) פעולה זו תומכת גם במצב Soft-NMS (עם שקלול גאוסי) (ראה Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) שבו תיבות מפחיתות את הניקוד של תיבות חופפות אחרות במקום לגרום ישירות לגיזום שלהן. כדי להפעיל מצב Soft-NMS זה, הגדירו את הפרמטר soft_nms_sigma לגדול מ-0.

טיעונים:

• היקף: אובייקט היקף
• תיבות: טנזור צף דו-ממדי בעל צורה [num_boxes, 4] .
• ניקוד: טנזור צף חד-ממדי בעל צורה [num_boxes] המייצג ניקוד יחיד המתאים לכל תיבה (כל שורה של תיבות).
• max_output_size: טנזור שלם סקלרי המייצג את המספר המקסימלי של תיבות שייבחרו על ידי דיכוי שאינו מקסימלי.
• iou_threshold: טנזור צף 0-D המייצג את הסף להחלטה האם תיבות חופפות יותר מדי ביחס ל- IOU.
• score_threshold: טנזור צף 0-D המייצג את הסף להחלטה מתי להסיר תיבות בהתבסס על הציון.
• soft_nms_sigma: טנזור צף 0-D המייצג את פרמטר הסיגמא עבור NMS רך; ראה Bodla et al (ראה https://arxiv.org/abs/1704.04503 ). כאשר soft_nms_sigma=0.0 (שהיא ברירת המחדל), אנו חוזרים ל-NMS סטנדרטי (קשה).

מאפיינים אופציונליים (ראה Attrs ):

• pad_to_max_output_size: אם הערך הוא true, הפלט selected_indices מרופד באורך max_output_size . ברירת המחדל היא false.

החזרות:

• Output selected_indices: טנזור שלם חד-ממדי בעל צורה [M] המייצג את האינדקסים שנבחרו מטנזור התיבות, כאשר M <= max_output_size .
• Output selected_scores: טנזור צף חד-ממדי בעל צורה [M] המייצג את הציונים המתאימים לכל תיבה שנבחרה, כאשר M <= max_output_size . הציונים שונים מציוני הקלט המתאימים רק בעת שימוש ב-Soft NMS (כלומר כאשר soft_nms_sigma>0 ).
• Output valid_outputs: טנזור שלם 0-D המייצג את מספר האלמנטים התקפים ב- selected_indices , כאשר האלמנטים התקפים מופיעים ראשונים.

מאפיינים ציבוריים

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

::tensorflow::Output selected_scores

::tensorflow::Output valid_outputs

 NonMaxSuppressionV5(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  ::tensorflow::Input soft_nms_sigma
)

 NonMaxSuppressionV5(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  ::tensorflow::Input soft_nms_sigma,
  const NonMaxSuppressionV5::Attrs & attrs
)

Attrs PadToMaxOutputSize(
  bool x
)