tensorflow :: operaciones :: NonMaxSuppressionWithOverlaps

Selecciona codiciosamente un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Resumen

podar las cajas que tienen una gran superposición con las cajas seleccionadas previamente. Se eliminan los cuadros score_threshold con una puntuación inferior a score_threshold . Los valores de superposición N-por-n se proporcionan como una matriz cuadrada, lo que permite definir un criterio de superposición personalizado (por ejemplo, intersección sobre unión, intersección sobre área, etc.).

El resultado de esta operación es un conjunto de números enteros que se indexan en la colección de entrada de cuadros delimitadores que representan los cuadros seleccionados. Las coordenadas del cuadro delimitador correspondientes a los índices seleccionados se pueden obtener usando la tf.gather operation . Por ejemplo:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps (superposiciones, puntuaciones, tamaño_de_salida_máx, umbral_superposición, umbral_de_calificación) selected_boxes = tf.gather (casillas, índices_seleccionados)

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• superposiciones: un tensor flotante 2-D de forma [num_boxes, num_boxes] representa los valores de superposición de los recuadros n-por-n.
• puntuaciones: un tensor flotante 1-D de forma [num_boxes] representa una única puntuación correspondiente a cada casilla (cada fila de cajas).
• max_output_size: un tensor entero escalar que representa el número máximo de casillas que se seleccionarán mediante la supresión no máxima.
• umbral_sobrepuesto: un tensor flotante 0-D que representa el umbral para decidir si las cajas también se superponen.
• score_threshold: un tensor flotante 0-D que representa el umbral para decidir cuándo quitar casillas en función de la puntuación.

Devoluciones:

• Output : Un tensor entero 1-D de forma [M] representa los índices seleccionados del tensor de cajas, donde M <= max_output_size .

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppressionWithOverlaps(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input overlaps,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input overlap_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const