NonMaxSuppressionV5

Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer,

daha önce seçilen kutularla çakışma oranı yüksek olan kutuların budanması. Puanı "score_threshold"dan düşük olan sınırlayıcı kutular kaldırılır. Sınırlayıcı kutular [y1, x1, y2, x2] olarak sağlanır; burada (y1, x1) ve (y2, x2), herhangi bir köşegen kutu köşesi çiftinin koordinatlarıdır ve koordinatlar normalleştirilmiş olarak sağlanabilir (yani, aralık [0, 1]) veya mutlak. Bu algoritmanın, orijinin koordinat sisteminde nerede olduğu konusunda agnostik olduğunu ve daha genel olarak koordinat sisteminin ortogonal dönüşümleri ve çevirileri için değişmez olduğunu unutmayın; dolayısıyla koordinat sisteminin çevrilmesi veya yansıtılması, algoritma tarafından aynı kutuların seçilmesine neden olur. Bu işlemin çıktısı, seçilen kutuları temsil eden sınırlayıcı kutuların giriş koleksiyonuna indekslenen bir tamsayılar kümesidir. Seçilen endekslere karşılık gelen sınırlayıcı kutu koordinatları daha sonra "tf.gather işlemi" kullanılarak elde edilebilir. Örneğin:selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxs,cores,max_output_size,iou_threshold,score_threshold)selected_boxes = tf.gather(boxes,selected_indices) Bu op aynı zamanda Soft-NMS (Gauss ağırlıklı) modunu da destekler (cf Bodla ve diğerleri) , https://arxiv.org/abs/1704.04503) burada kutular, doğrudan budanmalarına neden olmak yerine, diğer örtüşen kutuların puanını azaltır. Bu Soft-NMS modunu etkinleştirmek için `soft_nms_sigma` parametresini 0'dan büyük olacak şekilde ayarlayın.