tf.image.non_max_suppression_overlaps
Жадно выбирает подмножество прямоугольных областей (bounding boxes) в порядке убывания оценки.
tf.image.non_max_suppression_overlaps(
overlaps,
scores,
max_output_size,
overlap_threshold=0.5,
score_threshold=float('-inf'),
name=None
)
Удаляет прямоугольные области (bounding boxes), которые имеют высокую степень перекрытия с ранее выбранными прямоугольными областями. Значения перекрытия n-на-n предоставляются в виде квадратной матрицы. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входной набор прямоугольных областей, представляющий выбранные прямоугольные области. Координаты прямоугольных областей, соответствующие выбранным индексам, можно получить с помощью операции tf.gather. Например:
selected_indices = tf.image.non_max_suppression_overlaps(
overlaps, scores, max_output_size, iou_threshold)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
| Аргументы | |
|---|---|
overlaps | Матрица 2D с плавающей точкой Tensor размерностью [num_boxes, num_boxes], представляющая значения перекрытия прямоугольных областей. |
scores | Массив 1D с плавающей точкой Tensor размерностью [num_boxes], представляющий отдельную оценку для каждой прямоугольной области (каждая строка прямоугольных областей). |
max_output_size | Скалярное целое число Tensor, представляющее максимальное количество прямоугольных областей, которые должны быть выбраны с помощью подавления не максимальных элементов. |
overlap_threshold | 0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения того, перекрываются ли прямоугольные области слишком сильно относительно предоставленных значений перекрытия. |
score_threshold | 0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения того, следует ли удалять прямоугольные области на основе оценки. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
selected_indices | Массив 1D с целыми числами Tensor размерностью [M], представляющий выбранные индексы из тензора перекрытий, 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_overlaps
