เลือกชุดย่อยของกรอบขอบเขตอย่างตะกละตะกลามโดยเรียงลำดับคะแนนจากมากไปหาน้อย
ตัดกล่องที่มีการทับซ้อนกันสูงกับกล่องที่เลือกไว้ก่อนหน้านี้ออก กรอบขอบเขตที่มีคะแนนน้อยกว่า `score_threshold` จะถูกลบออก ค่าที่ทับซ้อนกันแบบ N-by-n จะถูกระบุเป็นเมทริกซ์จัตุรัส ซึ่งช่วยให้สามารถกำหนดเกณฑ์การทับซ้อนกันแบบกำหนดเองได้ (เช่น การแยกส่วนเหนือสหภาพ การแยกส่วนพื้นที่ ฯลฯ)
ผลลัพธ์ของการดำเนินการนี้คือชุดของจำนวนเต็มที่สร้างดัชนีลงในคอลเลกชันอินพุตของกล่องขอบเขตที่แสดงถึงกล่องที่เลือก พิกัดกล่องขอบเขตที่สอดคล้องกับดัชนีที่เลือกสามารถรับได้โดยใช้การดำเนินการ `tf.gather` ตัวอย่างเช่น:
Selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps (ทับซ้อนกัน, คะแนน, max_output_size, overlap_threshold, Score_threshold) Selected_boxes = tf.gather (กล่อง, Selected_indices)
ค่าคงที่
| สตริง | OP_NAME | ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow |
วิธีการสาธารณะ
| เอาท์พุต < TInt32 > | เป็นเอาท์พุต () ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์ |
| NonMaxSuppressionWithOverlaps แบบคงที่ | สร้าง (ขอบเขต ขอบเขต ตัวดำเนินการ < TFloat32 > ทับซ้อนกัน ตัวดำเนินการ < TFloat32 > คะแนน ตัวดำเนินการ < TInt32 > maxOutputSize ตัวดำเนินการ < TFloat32 > overlapThreshold, Operand < TFloat32 > ScoreThreshold) วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ NonMaxSuppressionWithOverlaps ใหม่ |
| เอาท์พุต < TInt32 > | ดัชนีที่เลือก () เทนเซอร์จำนวนเต็ม 1 มิติของรูปร่าง `[M]` ซึ่งเป็นตัวแทนของดัชนีที่เลือกจากกล่องเทนเซอร์ โดยที่ `M <= max_output_size` |
วิธีการสืบทอด
ค่าคงที่
สตริงสุดท้ายแบบคงที่สาธารณะ OP_NAME
ชื่อของ op นี้ ซึ่งรู้จักกันในชื่อของเอ็นจิ้นหลัก TensorFlow
วิธีการสาธารณะ
เอาท์พุต สาธารณะ < TInt32 > asOutput ()
ส่งกลับค่าแฮนเดิลสัญลักษณ์ของเทนเซอร์
อินพุตสำหรับการดำเนินการ TensorFlow คือเอาต์พุตของการดำเนินการ TensorFlow อื่น วิธีการนี้ใช้เพื่อรับหมายเลขอ้างอิงสัญลักษณ์ที่แสดงถึงการคำนวณอินพุต
สร้าง NonMaxSuppressionWithOverlaps สาธารณะแบบคงที่ (ขอบเขต ขอบเขต , ตัวดำเนิน การ < TFloat32 > ทับซ้อนกัน, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > คะแนน, ตัวดำเนินการ < TInt32 > maxOutputSize, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > overlapThreshold, ตัวดำเนินการ < TFloat32 > ScoreThreshold)
วิธีการจากโรงงานเพื่อสร้างคลาสที่รวมการดำเนินการ NonMaxSuppressionWithOverlaps ใหม่
พารามิเตอร์
| ขอบเขต | ขอบเขตปัจจุบัน |
|---|---|
| คาบเกี่ยวกัน | เทนเซอร์โฟลต 2 มิติของรูปร่าง `[num_boxes, num_boxes]` ซึ่งแสดงถึงค่าการทับซ้อนกันของกล่องขนาด n-by-n |
| คะแนน | เทนเซอร์โฟลต 1 มิติของรูปร่าง `[num_boxes]` แทนคะแนนเดียวที่สอดคล้องกับแต่ละกล่อง (กล่องแต่ละแถว) |
| ขนาดเอาต์พุตสูงสุด | เทนเซอร์จำนวนเต็มสเกลาร์ซึ่งแสดงถึงจำนวนกล่องสูงสุดที่จะเลือกโดยการปราบปรามที่ไม่สูงสุด |
| เกณฑ์ที่ทับซ้อนกัน | เทนเซอร์โฟลต 0-D แสดงถึงเกณฑ์ในการตัดสินใจว่ากล่องทับซ้อนกันด้วยหรือไม่ |
| เกณฑ์คะแนน | เทนเซอร์โฟลต 0-D แสดงถึงเกณฑ์ในการตัดสินใจว่าจะถอดกล่องออกเมื่อใดโดยพิจารณาจากคะแนน |
การส่งคืน
- อินสแตนซ์ใหม่ของ NonMaxSuppressionWithOverlaps