dòng chảy căng:: ôi:: NonMaxSuppressionV2

Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần.

Bản tóm tắt

cắt bỏ các hộp có sự chồng chéo cao (IOU) với các hộp đã chọn trước đó. Các hộp giới hạn được cung cấp dưới dạng [y1, x1, y2, x2], trong đó (y1, x1) và (y2, x2) là tọa độ của bất kỳ cặp góc chéo nào của hộp và tọa độ có thể được cung cấp dưới dạng chuẩn hóa (nghĩa là nằm trong khoảng [0, 1]) hoặc tuyệt đối. Lưu ý rằng thuật toán này không xác định được gốc tọa độ ở đâu trong hệ tọa độ. Lưu ý rằng thuật toán này bất biến đối với các phép biến đổi trực giao và phép tịnh tiến của hệ tọa độ; do đó việc dịch hoặc phản ánh của hệ tọa độ dẫn đến các hộp giống nhau được thuật toán chọn.

Đầu ra của thao tác này là một tập hợp các số nguyên được lập chỉ mục vào tập hợp đầu vào của các hộp giới hạn đại diện cho các hộp đã chọn. Sau đó, tọa độ hộp giới hạn tương ứng với các chỉ số đã chọn có thể được lấy bằng cách sử dụng tf.gather operation . Ví dụ:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( hộp, điểm, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• hộp: Một tensor nổi 2-D có hình dạng [num_boxes, 4] .
• điểm số: Một tenxơ float 1-D có hình dạng [num_boxes] biểu thị một điểm duy nhất tương ứng với mỗi hộp (mỗi hàng hộp).
• max_output_size: Một tenxơ số nguyên vô hướng biểu thị số lượng hộp tối đa được chọn bằng cách triệt tiêu không tối đa.
• iou_threshold: Một tenxơ float 0-D biểu thị ngưỡng để quyết định xem các hộp có chồng chéo quá nhiều so với IOU hay không.

Trả về:

• Output : Một tenxơ số nguyên 1-D có hình dạng [M] biểu thị các chỉ số đã chọn từ tenxơ của hộp, trong đó M <= max_output_size .

Thuộc tính công khai

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