przepływ tensorowy:: ops:: NonMaxSuppressionZ nakładaniem się

Chciwie wybiera podzbiór obwiedni w malejącej kolejności punktów.

Streszczenie

przycinanie pudełek, które w dużym stopniu nakładają się na wcześniej wybrane pola. Ramki ograniczające z wynikiem mniejszym niż score_threshold są usuwane. Wartości nakładania się N-na-n są dostarczane w postaci macierzy kwadratowej, co pozwala na zdefiniowanie niestandardowego kryterium nakładania się (np. przecięcie przez sumę, przecięcie przez obszar itp.).

Wynikiem tej operacji jest zbiór liczb całkowitych indeksowanych w zbiorze wejściowym ramek ograniczających reprezentujących wybrane ramki. Współrzędne ramki ograniczającej odpowiadające wybranym indeksom można następnie uzyskać za pomocą tf.gather operation . Na przykład:

wybrane_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps(nakładki, wyniki, max_output_size, próg_zachodzenia, próg_wyniku) wybrane_boxes = tf.gather(pola, wybrane_indices)

Argumenty:

• zakres: Obiekt Scope
• nakłada się: Dwuwymiarowy tensor zmiennoprzecinkowy o kształcie [num_boxes, num_boxes] reprezentujący wartości nakładania się pól n na n.
• wyniki: 1-D tensor zmiennoprzecinkowy o kształcie [num_boxes] reprezentujący pojedynczy wynik odpowiadający każdemu prostokątowi (każdemu rzędowi pól).
• max_output_size: Skalarny tensor będący liczbą całkowitą reprezentujący maksymalną liczbę pól do wybrania w wyniku tłumienia innego niż maksymalne.
• over_threshold: Tensor zmiennoprzecinkowy 0-D reprezentujący próg decydujący o tym, czy pola również się nakładają.
• score_threshold: Tensor zmiennoprzecinkowy 0-D reprezentujący próg decydujący o tym, kiedy usunąć pola na podstawie wyniku.

Zwroty:

• Output : 1-D tensor całkowity o kształcie [M] reprezentujący wybrane indeksy z tensora pudełek, gdzie M <= max_output_size .

Atrybuty publiczne

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