टेंसरफ़्लो:: ऑप्स:: नॉनमैक्ससप्रेशन

लालच से स्कोर के घटते क्रम में बाउंडिंग बॉक्स का एक सबसेट चुनता है।

सारांश

पहले से चयनित बक्सों के साथ उच्च इंटरसेक्शन-ओवर-यूनियन (आईओयू) ओवरलैप वाले बक्सों को छांटना। बाउंडिंग बॉक्स को [y1, x1, y2, x2] के रूप में आपूर्ति की जाती है, जहां (y1, x1) और (y2, x2) बॉक्स कोनों की किसी भी विकर्ण जोड़ी के निर्देशांक हैं और निर्देशांक को सामान्यीकृत (यानी, झूठ बोलते हुए) के रूप में प्रदान किया जा सकता है अंतराल [0, 1]) या पूर्ण। ध्यान दें कि यह एल्गोरिदम इस बात से अज्ञेयवादी है कि समन्वय प्रणाली में मूल कहां है। ध्यान दें कि यह एल्गोरिदम समन्वय प्रणाली के ऑर्थोगोनल परिवर्तनों और अनुवादों के लिए अपरिवर्तनीय है; इस प्रकार समन्वय प्रणाली के अनुवाद या प्रतिबिंब के परिणामस्वरूप एल्गोरिदम द्वारा समान बक्से का चयन किया जाता है। इस ऑपरेशन का आउटपुट चयनित बॉक्स का प्रतिनिधित्व करने वाले बाउंडिंग बॉक्स के इनपुट संग्रह में अनुक्रमित पूर्णांकों का एक सेट है। चयनित सूचकांकों के अनुरूप बाउंडिंग बॉक्स निर्देशांक tf.gather operation उपयोग करके प्राप्त किए जा सकते हैं। उदाहरण के लिए: चयनित_सूचकांक = tf.image.non_max_suppression(बक्से, स्कोर, अधिकतम_आउटपुट_आकार, iou_threshold) चयनित_बॉक्स = tf.gather(बक्से, चयनित_सूचकांक)

तर्क:

• स्कोप: एक स्कोप ऑब्जेक्ट
• बक्से: आकार का एक 2-डी फ्लोट टेंसर [num_boxes, 4] ।
• स्कोर: आकार का एक 1-डी फ्लोट टेंसर [num_boxes] प्रत्येक बॉक्स (बॉक्स की प्रत्येक पंक्ति) के अनुरूप एकल स्कोर का प्रतिनिधित्व करता है।
• max_output_size: एक अदिश पूर्णांक टेंसर, जो गैर-अधिकतम दमन द्वारा चुने जाने वाले बक्सों की अधिकतम संख्या का प्रतिनिधित्व करता है।

वैकल्पिक विशेषताएँ (देखें Attrs ):

• iou_threshold: यह तय करने के लिए सीमा का प्रतिनिधित्व करने वाला एक फ्लोट कि क्या बॉक्स IOU के संबंध में बहुत अधिक ओवरलैप करते हैं।

रिटर्न:

• Output : आकार का एक 1-डी पूर्णांक टेंसर [M] बॉक्स टेंसर से चयनित सूचकांकों का प्रतिनिधित्व करता है, जहां M <= max_output_size ।

सार्वजनिक गुण

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size
)

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  const NonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs IouThreshold(
  float x
)