tf.image.non_max_suppression

Жадно выбирает подмножество прямоугольников в порядке убывания оценки.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

Дополнительные сведения см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.image.non_max_suppression

tf.image.non_max_suppression(
    boxes,
    scores,
    max_output_size,
    iou_threshold=0.5,
    score_threshold=float('-inf'),
    name=None
)

Удаляет прямоугольники, которые имеют высокое перекрытие (IOU) с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) являются координатами любой пары диагональных углов прямоугольника, и координаты могут быть предоставлены в нормированном виде (т.е., лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютном. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала отсчёта в системе координат. Заметим, что данный алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и трансляциям системы координат; таким образом, трансляции или отражения системы координат приводят к выбору тех же самых прямоугольников алгоритмом. Выход этого действия — набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольников, соответствующие выбранным индексам, можно получить с помощью операции tf.gather. Например:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы
`boxes`	Матрица с плавающей точкой 2-D `Tensor` формы `[num_boxes, 4]`.
`scores`	1-мерный массив с плавающей точкой `Tensor` формы `[num_boxes]`, представляющий единый балл, соответствующий каждому прямоугольнику (каждой строке прямоугольников).
`max_output_size`	Целое число скаляр `Tensor`, представляющее максимальное количество прямоугольников, которые должны быть отобраны с помощью подавления не-максимумов.
`iou_threshold`	0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для принятия решения о том, слишком ли много перекрываются прямоугольники относительно IOU.
`score_threshold`	0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для принятия решения о том, следует ли удалять прямоугольники на основе балла.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`selected_indices`	1-мерный целочисленный массив `Tensor` формы `[M]`, представляющий выбранные индексы из тензора прямоугольников, где `M <= max_output_size`.

© 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/non_max_suppression