tensorflow :: ops :: CombinedNonMaxSuppression

Avidamente seleciona 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. Remova as caixas que têm alta sobreposição de intersecção sobre união (IOU) com as 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 da 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 reflexos do sistema de coordenadas resulta nas mesmas caixas sendo selecionadas pelo algoritmo. A saída desta operação são as caixas finais, pontuações e tensores de classes retornados após executar non_max_suppression.

Argumentos:

• escopo: um objeto Scope
• caixas: Um tensor flutuante 4-D de forma [batch_size, num_boxes, q, 4] . Se q for 1, então as mesmas caixas são usadas para todas as classes, caso contrário, se q for igual ao número de classes, caixas específicas de classe são usadas.
• pontuações: Um tensor flutuante 3-D de forma [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 escalar inteiro 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 as caixas com base na pontuação.

Atributos opcionais (consulte Attrs ):

• pad_per_class: se false, as caixas, pontuações e classes de saída nmsed são preenchidas / recortadas para max_total_size . Se verdadeiro, as caixas de saída nmsed, pontuações e classes são preenchidas com 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 verdadeiro, assume que as coordenadas da caixa estão entre [0, 1] e recorte as caixas de saída se elas caírem além de [0, 1]. Se for falso, não recorte e produza as coordenadas da caixa como estão.

Retorna:

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