tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps

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 lấn cao với các hộp đã chọn trước đó. Các hộp giới hạn có điểm số nhỏ hơn score_threshold sẽ bị loại bỏ. Giá trị chồng lấn N x N được cung cấp dưới dạng ma trận vuông, cho phép xác định tiêu chí chồng lấn tùy chỉnh (ví dụ: giao điểm trên hợp nhất, giao điểm trên diện tích, v.v.).

Kết quả của thao tác này là một tập hợp các số nguyên chỉ mục vào tập hợp đầu vào gồm các hộp giới hạn đại diện cho các hộp đã chọn. Tọa độ của các 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_with_overlaps( overlaps, scores, max_output_size, overlap_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Luận điểm:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• overlaps: Một tensor float 2 chiều có dạng [num_boxes, num_boxes] biểu thị các giá trị chồng lấp của n-by-n ô.
• 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.
• overlap_threshold: Một tensor float 0 chiều biểu thị ngưỡng để quyết định xem các hộp có chồng chéo lên nhau 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.

Trả về:

• Output : Một tensor số nguyên 1 chiều có hình dạng [M] biểu thị các chỉ số được chọn từ tensor hộp, trong đó M <= max_output_size .

Thuộc tính công khai

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