tensor akışı:: işlem:: NonMaxSuppressionV2

Azalan puan sırasına göre sınırlayıcı kutuların bir alt kümesini açgözlülükle seçer.

Özet

daha önce seçilen kutularla çakışma oranı yüksek olan kutuların budanması. Sınırlayıcı kutular [y1, x1, y2, x2] olarak sağlanır; burada (y1, x1) ve (y2, x2), herhangi bir köşegen kutu köşesi çiftinin koordinatlarıdır ve koordinatlar normalleştirilmiş olarak sağlanabilir (yani, aralık [0, 1]) veya mutlak. Bu algoritmanın orijinin koordinat sisteminde nerede olduğuna bağlı olmadığını unutmayın. Bu algoritmanın koordinat sisteminin ortogonal dönüşümleri ve ötelemeleriyle değişmez olduğuna dikkat edin; dolayısıyla koordinat sisteminin çevrilmesi veya yansıtılması, algoritma tarafından aynı kutuların seçilmesine neden olur.

Bu işlemin çıktısı, seçilen kutuları temsil eden sınırlayıcı kutuların giriş koleksiyonuna indekslenen bir tamsayılar kümesidir. Seçilen endekslere karşılık gelen sınırlayıcı kutu koordinatları daha sonra tf.gather operation kullanılarak elde edilebilir. Örneğin:

seçilen_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( kutular, puanlar, max_output_size, iou_threshold) seçili_boxes = tf.gather(kutular, seçili_indices)

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• kutular: [num_boxes, 4] şeklinde bir 2 boyutlu kayan tensör.
• puanlar: Her kutuya (kutuların her satırı) karşılık gelen tek bir puanı temsil eden [num_boxes] şeklindeki 1 boyutlu kayan tensör.
• max_output_size: Maksimum dışı bastırma tarafından seçilecek maksimum kutu sayısını temsil eden bir skaler tamsayı tensörü.
• iou_threshold: Kutuların IOU'ya göre çok fazla örtüşüp örtüşmediğine karar vermek için eşiği temsil eden 0-D kayan tensör.

İade:

• Output : Kutu tensöründen seçilen endeksleri temsil eden [M] şeklinde bir 1 boyutlu tamsayı tensörü; burada M <= max_output_size .

Genel özellikler

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

 NonMaxSuppressionV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

 operator::tensorflow::Input() const 

 operator::tensorflow::Output() const