tf.image.non_max_suppression

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценки.

Показать псевдонимы

Псевдонимы совместимости для миграции

Подробнее 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 рамки, которые имеют большое пересечение по отношению к объединению (IOU) с ранее выбранными рамками. Ограничивающие рамки задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов рамки; координаты могут быть нормализованными (то есть находиться в интервале [0, 1]) или абсолютными. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала координат в системе координат. Также алгоритм инвариантен относительно ортогональных преобразований и переносов системы координат; следовательно, переносы или отражения системы координат приводят к выбору алгоритмом тех же рамок. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию ограничивающих рамок и указывающих на выбранные рамки. Координаты ограничивающих рамок, соответствующие выбранным индексам, затем 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`	2D-массив float `Tensor` формы `[num_boxes, 4]`.
`scores`	1D-массив float `Tensor` формы `[num_boxes]`, представляющий одну оценку для каждой рамки (каждой строки рамок).
`max_output_size`	Целочисленный скаляр `Tensor`, представляющий максимальное число рамок, выбираемых при подавлении немаксимумов.
`iou_threshold`	Тензор с плавающей запятой нулевой размерности, представляющий порог для определения того, перекрываются ли рамки слишком сильно с точки зрения IOU.
`score_threshold`	Тензор с плавающей запятой нулевой размерности, представляющий порог оценки, на основе которого принимается решение об удалении рамок.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
`selected_indices`	1D-массив целых чисел `Tensor` формы `[M]`, представляющий выбранные индексы из тензора рамок, 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