dòng chảy căng:: ôi:: NonMaxSuppressionWithOverlaps

Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần.

Bản tóm tắt

cắt bỏ các hộp có phần chồng chéo cao với các hộp đã chọn trước đó. Các hộp giới hạn có số điểm nhỏ hơn score_threshold sẽ bị xóa. Các giá trị chồng lấp N-x-n được cung cấp dưới dạng ma trận vuông, cho phép xác định tiêu chí chồng chéo tùy chỉnh (ví dụ: giao nhau trên hợp, giao nhau trên diện tích, v.v.).

Đầu ra của thao tác này là một tập hợp các số nguyên được lập chỉ mục vào tập hợp đầu vào của các hộp giới hạn đại diện cho các hộp đã chọn. Sau đó, tọa độ hộp giới hạn tương ứng với các chỉ số đã chọn có thể được lấy bằng cách sử dụng tf.gather operation . Ví dụ:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps(chồng chéo, điểm số, kích thước tối đa, ngưỡng_chồng chéo, ngưỡng_điểm) selected_boxes = tf.gather(hộp, chỉ số đã chọn)

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• chồng lấp: Một tensor float 2-D có hình dạng [num_boxes, num_boxes] biểu thị các giá trị chồng chéo hộp n-by-n.
• điểm số: Một tenxơ float 1-D có hình dạng [num_boxes] biểu thị một điểm duy nhất tương ứng với mỗi hộp (mỗi hàng hộp).
• max_output_size: Một tenxơ số nguyên vô hướng biểu thị số lượng hộp tối đa được chọn bằng cách triệt tiêu không tối đa.
• chồng_threshold: Một tenxơ float 0-D biểu thị ngưỡng để quyết định xem các hộp có chồng lên nhau hay không.
• Score_threshold: Một tenxơ float 0-D biểu thị ngưỡng quyết định thời điểm loại bỏ các hộp dựa trên điểm số.

Trả về:

• Output : Một tenxơ số nguyên 1-D có hình dạng [M] biểu thị các chỉ số đã chọn từ tenxơ của hộp, trong đó M <= max_output_size .

Thuộc tính công khai

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