tensorflow:: אופס:: NonMaxSuppressionV2

בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד,.

תַקצִיר

גיזום תיבות בעלות חפיפה גבוהה של צומת-על-איחוד (IOU) עם תיבות שנבחרו בעבר. תיבות תוחמות מסופקות בתור [y1, x1, y2, x2], כאשר (y1, x1) ו-(y2, x2) הן הקואורדינטות של כל זוג אלכסוני של פינות תיבה וניתן לספק את הקואורדינטות כמנורמלות (כלומר, שוכבות בתוך המרווח [0, 1]) או מוחלט. שימו לב שאלגוריתם זה הוא אגנוסטי למקום שבו נמצא המקור במערכת הקואורדינטות. שימו לב שאלגוריתם זה אינו משתנה לטרנספורמציות אורתוגונליות ותרגומים של מערכת הקואורדינטות; לפיכך, תרגום או השתקפויות של מערכת הקואורדינטות מביאים לכך שאותן תיבות נבחרות על ידי האלגוריתם.

הפלט של פעולה זו הוא קבוצה של מספרים שלמים המופיעים באינדקס לאוסף הקלט של תיבות תוחמות המייצגות את התיבות שנבחרו. לאחר מכן ניתן לקבל את קואורדינטות התיבה התוחמת המתאימות למדדים שנבחרו באמצעות tf.gather operation . לְדוּגמָה:

select_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indexes)

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• תיבות: טנזור צף דו-ממדי בעל צורה [num_boxes, 4] .
• ציונים: טנזור צף 1-D של צורה [num_boxes] המייצג ניקוד בודד המתאים לכל תיבה (כל שורה של תיבות).
• max_output_size: טנזור שלם סקלארי המייצג את המספר המרבי של תיבות שייבחרו על ידי דיכוי לא מקסימלי.
• iou_threshold: טנזור צף 0-D המייצג את הסף להחלטה אם תיבות חופפות יותר מדי ביחס ל-IOU.

החזרות:

• Output : טנסור שלם 1-D בצורת [M] המייצג את המדדים שנבחרו מהטנסור של התיבות, כאשר M <= max_output_size .

תכונות ציבוריות

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppressionV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const