تدفق التوتر:: العمليات:: NonMaxSuppressionWithOverlaps

يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة.

ملخص

تشذيب المربعات التي تتداخل بشكل كبير مع المربعات المحددة مسبقًا. تتم إزالة المربعات المحيطة ذات النقاط الأقل من score_threshold . يتم توفير قيم التداخل N-by-n كمصفوفة مربعة، مما يسمح بتحديد معيار تداخل مخصص (على سبيل المثال، التقاطع فوق الاتحاد، والتقاطع فوق المنطقة، وما إلى ذلك).

مخرجات هذه العملية عبارة عن مجموعة من الأعداد الصحيحة المفهرسة في مجموعة الإدخال للمربعات المحيطة التي تمثل المربعات المحددة. ويمكن بعد ذلك الحصول على إحداثيات المربع المحيط المقابلة للمؤشرات المحددة باستخدام tf.gather operation . على سبيل المثال:

Selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps (التداخلات، الدرجات، max_output_size، التداخل_threshold، Score_threshold) Selected_boxes = tf.gather(boxes، Selected_indices)

الحجج:

• النطاق: كائن النطاق
• التداخلات: موتر عائم ثنائي الأبعاد ذو شكل [num_boxes, num_boxes] يمثل قيم تراكب المربع n-by-n.
• الدرجات: موتر عائم أحادي الأبعاد ذو شكل [num_boxes] يمثل درجة واحدة تتوافق مع كل مربع (كل صف من المربعات).
• max_output_size: موتر عددي صحيح يمثل الحد الأقصى لعدد المربعات التي سيتم تحديدها عن طريق القمع غير الأقصى.
• تداخل_العتبة: موتر عائم ذو أبعاد 0 يمثل العتبة لتحديد ما إذا كانت الصناديق تتداخل أيضًا.
• Score_threshold: موتر عائم ذو 0-D يمثل عتبة تحديد وقت إزالة المربعات بناءً على النتيجة.

العوائد:

• Output : موتر عدد صحيح أحادي الأبعاد بالشكل [M] يمثل المؤشرات المحددة من موتر المربعات، حيث M <= max_output_size .

الصفات العامة

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppressionWithOverlaps(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input overlaps,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input overlap_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const