텐서플로우:: 작전:: NonMaxSuppressionWithOverlaps

점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.

요약

이전에 선택한 상자와 많이 겹치는 상자를 잘라냅니다. 점수가 score_threshold 보다 작은 경계 상자가 제거됩니다. Nxn 중첩 값은 정사각형 행렬로 제공되므로 사용자 정의 중첩 기준(예: 합집합에 대한 교차점, 영역에 대한 교차점 등)을 정의할 수 있습니다.

이 작업의 출력은 선택한 상자를 나타내는 경계 상자의 입력 컬렉션을 인덱싱하는 정수 집합입니다. 선택한 인덱스에 해당하는 경계 상자 좌표는 tf.gather operation 사용하여 얻을 수 있습니다. 예를 들어:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps(overlaps, 점수, max_output_size,overlap_threshold, Score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

인수:

• 범위: 범위 개체
• overlaps: nxn 상자 중첩 값을 나타내는 [num_boxes, num_boxes] 모양의 2D 부동 텐서.
• 점수: 각 상자(상자의 각 행)에 해당하는 단일 점수를 나타내는 [num_boxes] 모양의 1차원 부동 소수점 텐서입니다.
• max_output_size: 최대가 아닌 억제로 선택할 최대 상자 수를 나타내는 스칼라 정수 텐서.
• overlap_threshold: 상자도 겹치는지 여부를 결정하기 위한 임계값을 나타내는 0차원 부동 텐서입니다.
• Score_threshold: 점수에 따라 상자를 제거할 시기를 결정하기 위한 임계값을 나타내는 0-D 부동 텐서입니다.

보고:

• Output : 상자 텐서에서 선택된 인덱스를 나타내는 [M] 모양의 1차원 정수 텐서. 여기서 M <= max_output_size .

공개 속성

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