tensorflow:: ops:: NonMaxSuppressionWithOverlaps

يختار بشكل جشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي حسب النتيجة.

ملخص

يتم استبعاد المربعات التي تتداخل بشكل كبير مع المربعات المحددة مسبقًا. تُزال المربعات المحيطة التي تقل قيمتها عن score_threshold . تُقدم قيم التداخل N×n كمصفوفة مربعة، مما يسمح بتحديد معيار تداخل مخصص (مثل نسبة التقاطع إلى الاتحاد، أو نسبة التقاطع إلى المساحة، إلخ).

تُنتج هذه العملية مجموعة من الأعداد الصحيحة التي تُشير إلى مجموعة مربعات الإحاطة المُدخلة، والتي تُمثل المربعات المُحددة. ويمكن بعد ذلك الحصول على إحداثيات مربعات الإحاطة المُطابقة للفهارس المُحددة باستخدام tf.gather operation . على سبيل المثال:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps( overlaps, scores, max_output_size, overlap_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• التداخلات: موتر ثنائي الأبعاد من نوع float ذو شكل [num_boxes, num_boxes] يمثل قيم تداخل المربعات n × n.
• النتائج: موتر أحادي البعد من نوع float ذو شكل [num_boxes] يمثل نتيجة واحدة تتوافق مع كل مربع (كل صف من المربعات).
• max_output_size: موتر عددي صحيح يمثل الحد الأقصى لعدد المربعات التي سيتم تحديدها بواسطة قمع غير الحد الأقصى.
• overlap_threshold: موتر ذو بُعد صفري يمثل العتبة لتحديد ما إذا كانت المربعات تتداخل أيضًا.
• score_threshold: موتر ذو بُعد صفري يمثل العتبة لتحديد متى يتم إزالة المربعات بناءً على النتيجة.

المرتجعات:

• Output : موتر عدد صحيح أحادي البعد ذو شكل [M] يمثل المؤشرات المختارة من موتر الصناديق، حيث M <= max_output_size .

السمات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppressionWithOverlaps(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input overlaps,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input overlap_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const