tensorflow:: ops:: NonMaxSuppression

স্কোরের অবরোহী ক্রমে বাউন্ডিং বক্সগুলির একটি উপসেট লোভীভাবে নির্বাচন করে।

সারসংক্ষেপ

পূর্বে নির্বাচিত বক্সগুলোর সাথে উচ্চ ইন্টারসেকশন-ওভার-ইউনিয়ন (IOU) ওভারল্যাপ থাকা বক্সগুলোকে ছেঁটে ফেলা হয়। বাউন্ডিং বক্সগুলো [y1, x1, y2, x2] হিসেবে সরবরাহ করা হয়, যেখানে (y1, x1) এবং (y2, x2) হলো বক্সের যেকোনো দুটি কোণার ডায়াগোনাল জোড়ার স্থানাঙ্ক এবং এই স্থানাঙ্কগুলো নর্মালাইজড (অর্থাৎ, [0, 1] ব্যবধির মধ্যে অবস্থিত) অথবা অ্যাবসোলিউট হিসেবে প্রদান করা যেতে পারে। উল্লেখ্য যে, এই অ্যালগরিদম স্থানাঙ্ক ব্যবস্থায় মূলবিন্দু কোথায় অবস্থিত সে বিষয়ে উদাসীন। আরও উল্লেখ্য যে, এই অ্যালগরিদম স্থানাঙ্ক ব্যবস্থার অর্থোগোনাল ট্রান্সফরমেশন এবং ট্রান্সলেশনের ক্ষেত্রে ইনভ্যারিয়েন্ট; সুতরাং স্থানাঙ্ক ব্যবস্থার ট্রান্সলেশন বা রিফ্লেকশনের ফলেও অ্যালগরিদম দ্বারা একই বক্সগুলো নির্বাচিত হয়। এই অপারেশনের আউটপুট হলো নির্বাচিত বক্সগুলোকে প্রতিনিধিত্বকারী বাউন্ডিং বক্সের ইনপুট সংগ্রহের মধ্যে ইনডেক্সিং করা এক সেট পূর্ণসংখ্যা। এরপর নির্বাচিত ইনডেক্সগুলোর সাথে সঙ্গতিপূর্ণ বাউন্ডিং বক্সের স্থানাঙ্ক tf.gather operation ব্যবহার করে পাওয়া যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ: selected_indices = tf.image.non_max_suppression( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• বক্সসমূহ: [num_boxes, 4] আকারের একটি দ্বি-মাত্রিক ফ্লোট টেনসর।
• স্কোর: [num_boxes] আকারের একটি ১-মাত্রিক ফ্লোট টেনসর, যা প্রতিটি বক্সের (বক্সের প্রতিটি সারির) জন্য একটি একক স্কোর উপস্থাপন করে।
• max_output_size: একটি স্কেলার পূর্ণসংখ্যা টেনসর যা নন-ম্যাক্স সাপ্রেশন দ্বারা নির্বাচিত বাক্সের সর্বাধিক সংখ্যাকে প্রতিনিধিত্ব করে।

ঐচ্ছিক অ্যাট্রিবিউটসমূহ (দেখুন Attrs ):

• iou_threshold: একটি ফ্লোট সংখ্যা যা IOU-এর সাপেক্ষে বক্সগুলো খুব বেশি ওভারল্যাপ করছে কিনা তা নির্ধারণের জন্য থ্রেশহোল্ড বা সীমা নির্দেশ করে।

ফেরত:

• Output : বক্স টেনসর থেকে নির্বাচিত সূচকগুলিকে প্রতিনিধিত্বকারী [M] আকারের একটি 1-D পূর্ণসংখ্যা টেনসর, যেখানে M <= max_output_size ।

জনসাধারণের বৈশিষ্ট্য

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size
)

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  const NonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs IouThreshold(
  float x
)