dòng chảy căng:: ôi:: Kết hợpNonMaxSuppression

Tham lam chọn một tập hợp con các hộp giới hạn theo thứ tự điểm giảm dần.

Bản tóm tắt

Thao tác này thực hiện non_max_suppression đối với đầu vào mỗi đợt, trên tất cả các lớp. Cắt bỏ các hộp có độ chồng chéo cao (IOU) với các hộp đã chọn trước đó. Các hộp giới hạn được cung cấp dưới dạng [y1, x1, y2, x2], trong đó (y1, x1) và (y2, x2) là tọa độ của bất kỳ cặp góc chéo nào của hộp và tọa độ có thể được cung cấp dưới dạng chuẩn hóa (nghĩa là nằm trong khoảng [0, 1]) hoặc tuyệt đối. Lưu ý rằng thuật toán này không xác định được gốc tọa độ ở đâu trong hệ tọa độ. Cũng lưu ý rằng thuật toán này bất biến đối với các phép biến đổi trực giao và tịnh tiến của hệ tọa độ; do đó việc dịch hoặc phản ánh của hệ tọa độ dẫn đến các hộp giống nhau được thuật toán chọn. Đầu ra của thao tác này là các hộp, điểm và tenxơ lớp cuối cùng được trả về sau khi thực hiện non_max_suppression.

Lập luận:

• phạm vi: Một đối tượng Phạm vi
• hộp: Một tensor nổi 4-D có hình dạng [batch_size, num_boxes, q, 4] . Nếu q bằng 1 thì các hộp giống nhau sẽ được sử dụng cho tất cả các lớp, nếu không, nếu q bằng số lớp thì các hộp dành riêng cho lớp sẽ được sử dụng.
• điểm số: Một tenxơ nổi 3-D có hình dạng [batch_size, num_boxes, num_classes] biểu thị một điểm duy nhất tương ứng với mỗi hộp (mỗi hàng hộp).
• max_output_size_per_class: Một tenxơ số nguyên vô hướng biểu thị số lượng hộp tối đa được chọn bằng cách loại trừ không tối đa cho mỗi lớp
• max_total_size: Một đại lượng vô hướng biểu thị số hộp tối đa được giữ lại trên tất cả các lớp.
• iou_threshold: Một tenxơ float 0-D biểu thị ngưỡng để quyết định xem các hộp có chồng chéo quá nhiều so với IOU hay không.
• Score_threshold: Một tenxơ float 0-D biểu thị ngưỡng quyết định thời điểm loại bỏ các hộp dựa trên điểm số.

Thuộc tính tùy chọn (xem Attrs ):

• pad_per_class: Nếu sai, các hộp, điểm và lớp có bước sóng đầu ra sẽ được đệm/cắt thành max_total_size . Nếu đúng, các hộp, điểm và lớp có bước sóng đầu ra sẽ được đệm để có độ dài max_size_per_class * num_classes , trừ khi nó vượt quá max_total_size trong trường hợp đó nó được cắt bớt thành max_total_size . Mặc định là sai.
• clip_boxes: Nếu đúng, giả sử tọa độ hộp nằm trong khoảng [0, 1] và cắt các hộp đầu ra nếu chúng nằm ngoài [0, 1]. Nếu sai, không cắt bớt và xuất tọa độ hộp như hiện tại.

Trả về:

• Output nmsed_boxes: Một tensor [batch_size, max_Detections, 4] float32 chứa các hộp bị nén không tối đa.
• Output nmsed_scores: Một tensor [batch_size, max_Detections] float32 chứa điểm cho các hộp.
• Output nmsed_classes: Một tensor [batch_size, max_Detections] float32 chứa các lớp cho các hộp.
• Output valid_Detections: Một tenxơ int32 [batch_size] cho biết số lần phát hiện hợp lệ trên mỗi mục trong lô. Chỉ các mục nhập num_ detections[i] hàng đầu trong nms_boxes[i], nms_scores[i] và nms_class[i] là hợp lệ. Phần còn lại của các mục là phần đệm bằng 0.

Thuộc tính công khai

::tensorflow::Output nmsed_boxes

::tensorflow::Output nmsed_classes

::tensorflow::Output nmsed_scores

Operation operation

::tensorflow::Output valid_detections

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  const CombinedNonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

Attrs ClipBoxes(
  bool x
)

Attrs PadPerClass(
  bool x
)