tensorflow:: אופס:: NonMaxSuppressionWithOverlaps

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

תַקצִיר

גיזום קופסאות בעלות חפיפה גבוהה עם קופסאות שנבחרו בעבר. תיבות תוחמות עם ציון נמוך מ- score_threshold מוסרות. ערכי חפיפה N-ב-n מסופקים כמטריצה ​​מרובעת, המאפשרת להגדיר קריטריון חפיפה מותאם אישית (למשל, חיתוך על איחוד, חיתוך על פני שטח וכו').

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_with_overlaps( חפיפות, ציונים, max_output_size, overlap_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indexes)

טיעונים:

• scope: אובייקט Scope
• חפיפות: טנזור צף דו-ממדי של צורה [num_boxes, num_boxes] המייצג את ערכי חפיפת התיבה n-by-n.
• 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.
• overlap_threshold: טנזור צף 0-D המייצג את הסף להחלטה אם גם תיבות חופפות.
• score_threshold: טנזור צף 0-D המייצג את הסף להחלטה מתי להסיר תיבות על סמך הניקוד.

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

 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