flujo tensor:: operaciones:: Supresión no máxima

Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.

Resumen

eliminar las cajas que tienen una alta superposición de intersección sobre unión (IOU) con las cajas seleccionadas previamente. Los cuadros delimitadores se suministran como [y1, x1, y2, x2], donde (y1, x1) y (y2, x2) son las coordenadas de cualquier par diagonal de esquinas del cuadro y las coordenadas se pueden proporcionar normalizadas (es decir, situadas en el intervalo [0, 1]) o absoluto. Tenga en cuenta que este algoritmo es independiente de dónde está el origen en el sistema de coordenadas. Tenga en cuenta que este algoritmo es invariante a transformaciones ortogonales y traslaciones del sistema de coordenadas; por lo tanto, la traducción o las reflexiones del sistema de coordenadas dan como resultado que el algoritmo seleccione las mismas casillas. El resultado de esta operación es un conjunto de números enteros indexados en la colección de entrada de cuadros delimitadores que representan los cuadros seleccionados. Las coordenadas del cuadro delimitador correspondientes a los índices seleccionados se pueden obtener utilizando la tf.gather operation . Por ejemplo: índices_seleccionados = tf.image.non_max_suppression( cuadros, puntuaciones, tamaño_salida_máximo, umbral_iou) cuadros_seleccionados = tf.gather(cuadros, índices_seleccionados)

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• cajas: un tensor flotante 2-D de forma [num_boxes, 4] .
• puntuaciones: un tensor flotante 1-D de forma [num_boxes] que representa una puntuación única correspondiente a cada cuadro (cada fila de cuadros).
• max_output_size: un tensor entero escalar que representa el número máximo de cuadros que se seleccionarán mediante supresión no máxima.

Atributos opcionales (ver Attrs ):

• iou_threshold: un valor flotante que representa el umbral para decidir si las cajas se superponen demasiado con respecto al pagaré.

Devoluciones:

• Output : un tensor entero 1-D de forma [M] que representa los índices seleccionados del tensor de cajas, donde M <= max_output_size .

Atributos públicos

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size
)

 NonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  const NonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const 

Attrs IouThreshold(
  float x
)