тензорный поток:: опс:: NonMaxSuppression

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.

Краткое содержание

обрезка блоков с высокой степенью пересечения-объединения (IOU) перекрывается с ранее выбранными блоками. Ограничительные рамки предоставляются в виде [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольника, а координаты могут быть предоставлены как нормализованные (т. е. лежащие в интервал [0, 1]) или абсолютный. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат. Обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, перевод или отражение системы координат приводит к тому, что алгоритм выбирает одни и те же поля. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексируемых во входную коллекцию ограничивающих рамок, представляющих выбранные рамки. Координаты ограничивающего прямоугольника, соответствующие выбранным индексам, затем можно получить с помощью tf.gather operation . Например: selected_indices = tf.image.non_max_suppression(boxes, Scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы:

• область: объект области.
• box: двумерный тензор с плавающей запятой формы [num_boxes, 4] .
• оценки: одномерный тензор с плавающей запятой формы [num_boxes] представляющий одну оценку, соответствующую каждому блоку (каждой строке блоков).
• max_output_size: скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество полей, которые будут выбраны при немаксимальном подавлении.

Необязательные атрибуты (см. Attrs ):

• iou_threshold: число с плавающей запятой, представляющее порог для принятия решения о том, не слишком ли сильно перекрываются поля по отношению к IOU.

Возврат:

• Output : 1-D целочисленный тензор формы [M] , представляющий выбранные индексы из тензора блоков, где M <= max_output_size .

Публичные атрибуты

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
)