tensor akışı:: işlem:: NonMaxSuppressionWithOverlaps

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

Özet

önceden seçilen kutularla yüksek oranda örtüşen kutuların budanması. score_threshold değerinden düşük puana sahip sınırlayıcı kutular kaldırılır. N'ye n örtüşme değerleri, özel bir örtüşme kriterinin (örneğin, birleşim üzerinde kesişim, alan üzerinde kesişim vb.) tanımlanmasına olanak tanıyan kare matris olarak sağlanır.

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

seçilen_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps(örtüşmeler, puanlar, max_output_size, örtüşme_eşiği, puan_threshold) seçili_boxes = tf.gather(kutular, seçili_indices)

Argümanlar:

• kapsam: Bir Kapsam nesnesi
• örtüşmeler: n'ye n kutu örtüşme değerlerini temsil eden [num_boxes, num_boxes] şeklindeki 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.
• Overlap_threshold: Kutuların da üst üste gelip gelmediğine karar vermek için eşiği temsil eden 0-D kayan tensör.
• Score_threshold: Puana göre kutuların ne zaman kaldırılacağına karar verme eşiğini temsil eden 0 boyutlu 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

 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