тензорный поток:: опс:: NonMaxSuppressionV5

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.

Краткое содержание

обрезка блоков с высокой степенью пересечения-объединения (IOU) перекрывается с ранее выбранными блоками. Ограничительные рамки со счетом меньше, чем score_threshold , удаляются. Ограничительные рамки предоставляются в виде [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольника, а координаты могут быть предоставлены как нормализованные (т. е. лежащие в интервал [0, 1]) или абсолютный. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат, и, в более общем смысле, инвариантен к ортогональным преобразованиям и переводам системы координат; таким образом, перевод или отражение системы координат приводит к тому, что алгоритм выбирает одни и те же поля. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексируемых во входную коллекцию ограничивающих рамок, представляющих выбранные рамки. Координаты ограничивающего прямоугольника, соответствующие выбранным индексам, затем можно получить с помощью tf.gather operation . Например: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( box, Scores, max_output_size, iou_threshold, Score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices) Эта операция также поддерживает режим Soft-NMS (с гауссовским взвешиванием) (см. Bodla et al.) , https://arxiv.org/abs/1704.04503 ), где блоки уменьшают оценку других перекрывающихся блоков вместо того, чтобы напрямую вызывать их сокращение. Чтобы включить этот режим Soft-NMS, установите для параметра soft_nms_sigma значение больше 0.

Аргументы:

• область: объект области.
• box: двумерный тензор с плавающей запятой формы [num_boxes, 4] .
• оценки: одномерный тензор с плавающей запятой формы [num_boxes] представляющий одну оценку, соответствующую каждому блоку (каждой строке блоков).
• max_output_size: скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество полей, которые будут выбраны при немаксимальном подавлении.
• iou_threshold: тензор с плавающей запятой 0-D, представляющий порог для принятия решения о том, не слишком ли сильно перекрываются блоки по отношению к IOU.
• Score_threshold: тензор с плавающей запятой 0-D, представляющий порог для принятия решения об удалении полей на основе оценки.
• soft_nms_sigma: 0-D плавающий тензор, представляющий сигма-параметр для Soft NMS; см. Бодла и др. (см. https://arxiv.org/abs/1704.04503 ). Когда soft_nms_sigma=0.0 (по умолчанию), мы возвращаемся к стандартному (жесткому) NMS.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• Pad_to_max_output_size: Если true, выходные данные selected_indices дополняются до длины max_output_size . По умолчанию ложь.

Возврат:

• Output selected_indices: 1-D целочисленный тензор формы [M] , представляющий выбранные индексы из тензора блоков, где M <= max_output_size .
• Output selected_scores: одномерный тензор с плавающей запятой формы [M] , представляющий соответствующие баллы для каждого выбранного поля, где M <= max_output_size . Оценки отличаются от соответствующих входных оценок только при использовании Soft NMS (т. е. когда soft_nms_sigma>0 )
• Output valid_outputs: целочисленный тензор 0-D, представляющий количество допустимых элементов в selected_indices , причем допустимые элементы появляются первыми.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

::tensorflow::Output selected_scores

::tensorflow::Output valid_outputs

 NonMaxSuppressionV5(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  ::tensorflow::Input soft_nms_sigma
)

 NonMaxSuppressionV5(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  ::tensorflow::Input soft_nms_sigma,
  const NonMaxSuppressionV5::Attrs & attrs
)

Attrs PadToMaxOutputSize(
  bool x
)