공개 최종 클래스 NonMaxSuppressionWithOverlaps
점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
이전에 선택한 상자와 많이 겹치는 상자를 잘라냅니다. 점수가 `score_threshold`보다 작은 경계 상자가 제거됩니다. Nxn 중첩 값은 정사각형 행렬로 제공되므로 사용자 정의 중첩 기준(예: 합집합에 대한 교차점, 영역에 대한 교차점 등)을 정의할 수 있습니다.
이 작업의 출력은 선택한 상자를 나타내는 경계 상자의 입력 컬렉션을 인덱싱하는 정수 집합입니다. 선택한 인덱스에 해당하는 경계 상자 좌표는 'tf.gather 작업'을 사용하여 얻을 수 있습니다. 예를 들어:
selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps(overlaps, 점수, max_output_size,overlap_threshold, Score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
상수
| 끈 | OP_NAME | TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름 |
공개 방법
| 출력 < TInt32 > | 출력 () 텐서의 기호 핸들을 반환합니다. |
| 정적 NonMaxSuppressionWithOverlaps | |
| 출력 < TInt32 > | 선택된 인덱스 () 박스 텐서에서 선택된 인덱스를 나타내는 `[M]` 형태의 1차원 정수 텐서(여기서 `M <= max_output_size`). |
상속된 메서드
상수
공개 정적 최종 문자열 OP_NAME
TensorFlow 코어 엔진에서 알려진 이 작업의 이름
상수 값: "NonMaxSuppressionWithOverlaps"
공개 방법
공개 출력 < TInt32 > asOutput ()
텐서의 기호 핸들을 반환합니다.
TensorFlow 작업에 대한 입력은 다른 TensorFlow 작업의 출력입니다. 이 메서드는 입력 계산을 나타내는 기호 핸들을 얻는 데 사용됩니다.
공개 정적 NonMaxSuppressionWithOverlaps 생성 ( 범위 범위, 피연산자 < TFloat32 > 겹침, 피연산자 < TFloat32 > 점수, 피연산자 < TInt32 > maxOutputSize, 피연산자 < TFloat32 >overlapThreshold, 피연산자 < TFloat32 > ScoreThreshold)
새로운 NonMaxSuppressionWithOverlaps 작업을 래핑하는 클래스를 생성하는 팩토리 메서드입니다.
매개변수
| 범위 | 현재 범위 |
|---|---|
| 중복 | nxn 상자 중첩 값을 나타내는 `[num_boxes, num_boxes]` 모양의 2D 부동 텐서. |
| 점수 | 각 상자(상자의 각 행)에 해당하는 단일 점수를 나타내는 `[num_boxes]` 모양의 1차원 부동 소수점 텐서입니다. |
| 최대 출력 크기 | 최대값이 아닌 억제로 선택할 최대 상자 수를 나타내는 정수 스칼라 텐서입니다. |
| 중복임계값 | 상자가 겹치는지 여부를 결정하기 위한 임계값을 나타내는 0차원 부동 텐서입니다. |
| 점수임계값 | 점수에 따라 상자를 제거할 시기를 결정하기 위한 임계값을 나타내는 0차원 부동 텐서입니다. |
보고
- NonMaxSuppressionWithOverlaps의 새로운 인스턴스