テンソルフロー::作戦:: NonMaxSuppressionV3

スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。

まとめ

以前に選択したボックスと重複する交差オーバーユニオン (IOU) が高いボックスを削除します。スコアがscore_threshold未満の境界ボックスは削除されます。境界ボックスは [y1, x1, y2, x2] として指定されます。ここで (y1, x1) と (y2, x2) はボックスの角の対角ペアの座標であり、座標は正規化されたものとして提供できます (つまり、間隔 [0, 1]) または絶対値。このアルゴリズムは、座標系の原点がどこにあるかに依存せず、より一般的には、座標系の直交変換および平行移動に対して不変であることに注意してください。したがって、座標系の変換または反映により、同じボックスがアルゴリズムによって選択されます。この操作の出力は、選択されたボックスを表す境界ボックスの入力コレクションにインデックスを付ける整数のセットです。選択したインデックスに対応する境界ボックスの座標は、 tf.gather operationを使用して取得できます。例: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxes,scores,max_output_size,iou_threshold,score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

引数:

• スコープ:スコープオブジェクト
• box: [num_boxes, 4]の形状の 2 次元浮動小数点テンソル。
• スコア: 各ボックス (ボックスの各行) に対応する単一のスコアを表す、形状[num_boxes]の 1 次元浮動小数点テンソル。
• max_output_size: 非最大抑制によって選択されるボックスの最大数を表すスカラー整数テンソル。
• iou_threshold: IOU に関してボックスが重なりすぎるかどうかを決定するためのしきい値を表す 0 次元浮動小数点テンソル。
• core_threshold: スコアに基づいてボックスをいつ削除するかを決定するためのしきい値を表す 0 次元の浮動小数点テンソル。

戻り値:

• Output : ボックス テンソルから選択されたインデックスを表す形状[M]の 1 次元整数テンソル ( M <= max_output_size 。

パブリック属性

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppressionV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const