টেনসরফ্লো :: অপস:: ননম্যাক্স দমন ওভারল্যাপস

লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে।

সারাংশ

পূর্বে নির্বাচিত বাক্সগুলির সাথে উচ্চ ওভারল্যাপ রয়েছে এমন বাক্সগুলিকে ছাঁটাই করা। score_threshold চেয়ে কম স্কোর সহ বাউন্ডিং বাক্সগুলি সরানো হয়। এন-বাই-এন ওভারল্যাপ মানগুলি বর্গ ম্যাট্রিক্স হিসাবে সরবরাহ করা হয়, যা একটি কাস্টম ওভারল্যাপ মানদণ্ড (যেমন। ইউনিয়নের উপর ছেদ, এলাকার উপর ছেদ, ইত্যাদি) সংজ্ঞায়িত করার অনুমতি দেয়।

এই ক্রিয়াকলাপের আউটপুট হল পূর্ণসংখ্যার একটি সেট যা নির্বাচিত বাক্সগুলির প্রতিনিধিত্বকারী বাউন্ডিং বাক্সগুলির ইনপুট সংগ্রহে সূচী করে। বাউন্ডিং বক্স স্থানাঙ্ক নির্বাচিত সূচকগুলির সাথে সম্পর্কিত তারপর tf.gather operation ব্যবহার করে প্রাপ্ত করা যেতে পারে। যেমন:

নির্বাচিত_সূচক = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps( overlaps, স্কোর, max_output_size, overlap_threshold, score_threshold) Selected_boxes = tf.gather(বক্স, নির্বাচিত_সূচক)

যুক্তি:

• স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
• ওভারল্যাপ: আকৃতির একটি 2-ডি ফ্লোট টেনসর [num_boxes, num_boxes] যা এন-বাই-এন বক্স ওভারল্যাপ মানগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে।
• স্কোর: আকৃতির একটি 1-ডি ফ্লোট টেনসর [num_boxes] প্রতিটি বাক্সের (প্রতিটি বাক্সের সারি) সাথে সম্পর্কিত একটি একক স্কোর প্রতিনিধিত্ব করে।
• max_output_size: একটি স্কেলার পূর্ণসংখ্যা টেনসর যা সর্বাধিক সংখ্যক বাক্সের প্রতিনিধিত্ব করে যা অ-ম্যাক্স সাপ্রেশন দ্বারা নির্বাচন করা হবে।
• ওভারল্যাপ_থ্রেশহোল্ড: একটি 0-ডি ফ্লোট টেনসর যা থ্রেশহোল্ডের প্রতিনিধিত্ব করে তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য যে বাক্সগুলিও ওভারল্যাপ হবে কিনা।
• স্কোর_থ্রেশহোল্ড: একটি 0-ডি ফ্লোট টেনসর স্কোরের উপর ভিত্তি করে কখন বাক্সগুলি সরাতে হবে তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য থ্রেশহোল্ডের প্রতিনিধিত্ব করে।

রিটার্ন:

• Output : একটি 1-ডি পূর্ণসংখ্যার টেনসর আকৃতির [M] বক্স টেনসর থেকে নির্বাচিত সূচকগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে M <= max_output_size ।

পাবলিক বৈশিষ্ট্য

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