tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV5

Thuật toán này chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm số giảm dần một cách tham lam.

Bản tóm tắt

Loại bỏ các hộp có độ chồng chéo giao nhau trên hợp nhất (IOU) cao với các hộp đã được chọn trước đó. Các hộp giới hạn có điểm số nhỏ hơn score_threshold sẽ bị loại bỏ. Các hộp giới hạn được cung cấp dưới dạng [y1, x1, y2, x2], trong đó (y1, x1) và (y2, x2) là tọa độ của bất kỳ cặp góc hộp chéo nào và tọa độ có thể được cung cấp dưới dạng chuẩn hóa (tức là nằm trong khoảng [0, 1]) hoặc tuyệt đối. Lưu ý rằng thuật toán này không phụ thuộc vào vị trí gốc tọa độ trong hệ tọa độ và nói chung là bất biến đối với các phép biến đổi và tịnh tiến vuông góc của hệ tọa độ; do đó, việc tịnh tiến hoặc phản chiếu hệ tọa độ dẫn đến việc thuật toán chọn cùng một hộp. Đầu ra của thao tác này là một tập hợp các số nguyên dùng để chỉ mục vào tập hợp các hộp giới hạn đầu vào, đại diện cho các hộp đã chọn. Tọa độ hộp giới hạn tương ứng với các chỉ mục đã chọn sau đó có thể được lấy bằng cách sử dụng tf.gather operation . Ví dụ: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) Thao tác này cũng hỗ trợ chế độ Soft-NMS (với trọng số Gaussian) (xem Bodla et al, https://arxiv.org/abs/1704.04503 ) trong đó các hộp làm giảm điểm số của các hộp chồng chéo khác thay vì trực tiếp khiến chúng bị cắt tỉa. Để bật chế độ Soft-NMS này, hãy đặt tham số soft_nms_sigma lớn hơn 0.

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• boxes: Một tensor float 2 chiều có hình dạng [num_boxes, 4] .
• scores: Một tensor float 1 chiều có hình dạng [num_boxes] biểu thị một điểm số duy nhất tương ứng với mỗi ô (mỗi hàng ô).
• max_output_size: Một tensor số nguyên vô hướng biểu thị số lượng hộp tối đa được chọn bằng phương pháp không loại bỏ tối đa.
• iou_threshold: Một tensor float 0 chiều biểu thị ngưỡng để quyết định xem các hộp có chồng chéo quá nhiều so với IOU hay không.
• score_threshold: Một tensor float 0 chiều biểu thị ngưỡng để quyết định khi nào nên xóa các ô dựa trên điểm số.
• soft_nms_sigma: Một tensor float 0 chiều biểu thị tham số sigma cho Soft NMS; xem Bodla et al (cf https://arxiv.org/abs/1704.04503 ). Khi soft_nms_sigma=0.0 (mặc định), chúng ta sẽ quay lại sử dụng NMS tiêu chuẩn (cứng).

Các thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• pad_to_max_output_size: Nếu là true, đầu ra selected_indices sẽ được thêm phần đệm để có độ dài max_output_size . Mặc định là false.

Trả về:

• Output selected_indices: Một tensor số nguyên 1 chiều có hình dạng [M] biểu thị các chỉ số được chọn từ tensor boxes, trong đó M <= max_output_size .
• Output selected_scores: Một tensor float 1 chiều có hình dạng [M] biểu thị điểm số tương ứng cho mỗi ô được chọn, trong đó M <= max_output_size . Điểm số chỉ khác với điểm số đầu vào tương ứng khi sử dụng Soft NMS (tức là khi soft_nms_sigma>0 ).
• Output valid_outputs: Một tensor số nguyên 0 chiều biểu thị số lượng phần tử hợp lệ trong selected_indices , với các phần tử hợp lệ xuất hiện đầu tiên.

Thuộc tính công khai

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
)