fluxo tensor:: ops:: Supressão CombinadaNonMax

Seleciona avidamente um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação.

Resumo

Esta operação executa non_max_suppression nas entradas por lote, em todas as classes. Remove caixas que possuem alta sobreposição de interseção sobre união (IOU) com caixas selecionadas anteriormente. As caixas delimitadoras são fornecidas como [y1, x1, y2, x2], onde (y1, x1) e (y2, x2) são as coordenadas de qualquer par diagonal de cantos de caixa e as coordenadas podem ser fornecidas como normalizadas (ou seja, situadas em o intervalo [0, 1]) ou absoluto. Observe que este algoritmo é independente de onde a origem está no sistema de coordenadas. Observe também que este algoritmo é invariante para transformações ortogonais e translações do sistema de coordenadas; assim, a tradução ou reflexão do sistema de coordenadas resulta na seleção das mesmas caixas pelo algoritmo. A saída desta operação são as caixas finais, pontuações e tensor de classes retornados após executar non_max_suppression.

Argumentos:

• escopo: um objeto Escopo
• caixas: Um tensor flutuante 4-D de forma [batch_size, num_boxes, q, 4] . Se q for 1, então as mesmas caixas serão usadas para todas as classes, caso contrário, se q for igual ao número de classes, serão usadas caixas específicas da classe.
• pontuações: um tensor flutuante 3-D de formato [batch_size, num_boxes, num_classes] representando uma única pontuação correspondente a cada caixa (cada linha de caixas).
• max_output_size_per_class: Um tensor inteiro escalar que representa o número máximo de caixas a serem selecionadas por supressão não máxima por classe
• max_total_size: Um escalar que representa o número máximo de caixas retidas em todas as classes.
• iou_threshold: Um tensor flutuante 0-D que representa o limite para decidir se as caixas se sobrepõem demais em relação ao IOU.
• score_threshold: um tensor flutuante 0-D que representa o limite para decidir quando remover caixas com base na pontuação.

Atributos opcionais (veja Attrs ):

• pad_per_class: Se for falso, as caixas, pontuações e classes nmsed de saída serão preenchidas/cortadas para max_total_size . Se for verdade, as caixas, pontuações e classes nmsed de saída são preenchidas para ter o comprimento max_size_per_class * num_classes , a menos que exceda max_total_size , caso em que é cortado para max_total_size . O padrão é falso.
• clip_boxes: se for verdade, assuma que as coordenadas da caixa estão entre [0, 1] e recorte as caixas de saída se elas ficarem além de [0, 1]. Se for falso, não faça recorte e produza as coordenadas da caixa como estão.

Retorna:

• Output nmsed_boxes: Um tensor [batch_size, max_detections, 4] float32 contendo as caixas não máximas suprimidas.
• Output nmsed_scores: Um tensor [batch_size, max_detections] float32 contendo as pontuações das caixas.
• Output nmsed_classes: Um tensor [batch_size, max_detections] float32 contendo as classes para as caixas.
• Output valid_detections: um tensor int32 [batch_size] indicando o número de detecções válidas por item de lote. Somente as principais entradas num_detections[i] em nms_boxes[i], nms_scores[i] e nms_class[i] são válidas. O restante das entradas são preenchimentos zero.

Atributos públicos

::tensorflow::Output nmsed_boxes

::tensorflow::Output nmsed_classes

::tensorflow::Output nmsed_scores

Operation operation

::tensorflow::Output valid_detections

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  const CombinedNonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

Attrs ClipBoxes(
  bool x
)

Attrs PadPerClass(
  bool x
)