tf.image.combined_non_max_suppression

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценки.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для обеспечения совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.image.combined_non_max_suppression

tf.image.combined_non_max_suppression(
    boxes,
    scores,
    max_output_size_per_class,
    max_total_size,
    iou_threshold=0.5,
    score_threshold=float('-inf'),
    pad_per_class=False,
    clip_boxes=True,
    name=None
)

Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных каждого элемента пакета сразу по всем классам. Она удаляет рамки, которые имеют большое перекрытие по метрике intersection-over-union (IOU) с ранее выбранными рамками. Ограничивающие рамки задаются в формате [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагонально противоположных углов рамки; координаты могут быть нормализованными (то есть находиться в интервале [0, 1]) или абсолютными. Обратите внимание, что алгоритм не зависит от расположения начала координат в системе координат. Также алгоритм инвариантен относительно ортогональных преобразований и переносов системы координат: поэтому переносы и отражения системы координат приводят к выбору алгоритмом одних и тех же рамок. Результатом этой операции являются тензоры итоговых рамок, оценок и классов, возвращаемые после выполнения non_max_suppression.

Аргументы
`boxes`	4-D float `Tensor` формы `[batch_size, num_boxes, q, 4]`. Если `q` равно 1, для всех классов используются одни и те же рамки; в противном случае, если `q` равно количеству классов, используются рамки, соответствующие конкретным классам.
`scores`	3-D float `Tensor` формы `[batch_size, num_boxes, num_classes]`, представляющий одну оценку для каждой рамки (каждой строки рамок).
`max_output_size_per_class`	Целочисленный скаляр `Tensor`, задающий максимальное количество рамок, выбираемых с помощью подавления немаксимумов для каждого класса.
`max_total_size`	Скаляр типа int32, задающий максимальное количество рамок, сохраняемых для всех классов. Обратите внимание, что большое значение этого параметра может привести к ошибке OOM в зависимости от нагрузки на систему.
`iou_threshold`	Значение типа float, задающее порог, при превышении которого рамки считаются слишком сильно перекрывающимися по метрике IOU.
`score_threshold`	Значение типа float, задающее порог оценки, ниже которого рамки удаляются.
`pad_per_class`	Если значение false, выходные рамки, оценки и классы после NMS дополняются нулями или обрезаются до `max_total_size`. Если значение true, выходные рамки, оценки и классы после NMS дополняются до длины `max_size_per_class`*`num_classes`, если только она не превышает `max_total_size`; в этом случае данные обрезаются до `max_total_size`. По умолчанию — false.
`clip_boxes`	Если значение true, координаты выходных рамок после NMS обрезаются до диапазона [0, 1]. Если значение false, координаты рамок выводятся без изменений. По умолчанию — true.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
`'nmsed_boxes'`	Тензор float32 формы [batch_size, max_detections, 4], содержащий рамки, оставшиеся после подавления немаксимумов.
`'nmsed_scores'`	Тензор float32 формы [batch_size, max_detections], содержащий оценки рамок.
`'nmsed_classes'`	Тензор float32 формы [batch_size, max_detections], содержащий классы рамок.
`'valid_detections'`	Тензор int32 формы [batch_size], указывающий количество допустимых обнаружений для каждого элемента пакета. Допустимы только первые valid_detections[i] элементов в nms_boxes[i], nms_scores[i] и nms_class[i]. Остальные элементы дополнены нулями.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/image/combined_non_max_suppression