tf.image.non_max_suppression_padded

Жадно выбирает подмножество прямоугольных границ в порядке убывания оценки.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.image.non_max_suppression_padded

tf.image.non_max_suppression_padded(
    boxes,
    scores,
    max_output_size,
    iou_threshold=0.5,
    score_threshold=float('-inf'),
    pad_to_max_output_size=False,
    name=None,
    sorted_input=False,
    canonicalized_coordinates=False,
    tile_size=512
)

Выполняет алгоритмически эквивалентную операцию tf.image.non_max_suppression с добавлением необязательного параметра, который дополняет вывод нулями, чтобы он имел размер max_output_size. Результатом этой операции является кортеж, содержащий набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольных границ, представляющих выбранные прямоугольные границы, и число допустимых индексов в наборе индексов. Координаты прямоугольных границ, соответствующие выбранным индексам, затем могут быть получены с помощью операций tf.slice и tf.gather. Например:

selected_indices_padded, num_valid = tf.image.non_max_suppression_padded(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold,
    score_threshold, pad_to_max_output_size=True)
selected_indices = tf.slice(
    selected_indices_padded, tf.constant([0]), num_valid)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы
`boxes`	тензор ранга 2 или выше с формой [..., num_boxes, 4]. Размеры, кроме двух последних, представляют собой размерность пакета.
`scores`	тензор ранга 1 или выше с формой [..., num_boxes].
`max_output_size`	целочисленная скалярная величина `Tensor`, представляющая максимальное число прямоугольных границ, которые должны быть выбраны операцией подавления не максимальных значений. Обратите внимание, что установка этого значения в большое число может привести к ошибке OOM в зависимости от рабочей нагрузки системы.
`iou_threshold`	число с плавающей точкой, представляющее порог для определения того, перекрываются ли прямоугольные границы слишком сильно относительно IoU (пересечения над объединением).
`score_threshold`	число с плавающей точкой, представляющее порог для оценок прямоугольных границ. Прямоугольные границы с оценкой, не большей, чем этот порог, будут подавлены.
`pad_to_max_output_size`	нужно ли дополнять выходной idx до max_output_size. Должно быть установлено в True, когда вход представляет собой пакет изображений.
`name`	имя операции.
`sorted_input`	булево значение, указывающее, отсортированы ли входные прямоугольные границы и оценки по убыванию оценки.
`canonicalized_coordinates`	если координаты прямоугольных границ задаются как `[y_min, x_min, y_max, x_max]`, установка в True устраняет избыточные вычисления для канонизации координат прямоугольных границ.
`tile_size`	целое число, представляющее количество прямоугольных границ в плитке, т. е. максимальное количество прямоугольных границ на изображение, которое может быть использовано для подавления других прямоугольных границ параллельно; бОльший tile_size означает бОльшую параллельность и потенциально бОльшую избыточную работу.

Возвращает

idx: тензор с формой [..., num_boxes], представляющий индексы, выбранные операцией подавления не максимальных значений. Ведущие размерности — это размерности пакета входных прямоугольных границ. Все числа находятся в диапазоне [0, num_boxes). Для каждого изображения (т. е., idx[i]) только первые num_valid[i] индексы (т. е., idx[i][:num_valid[i]]) являются допустимыми. num_valid: тензор ранга 0 или выше с формой [...] , представляющий количество допустимых индексов в idx. Его размерности — это размерности пакета входных прямоугольных границ.

Raises ValueError: когда для входного пакета установлено pad_to_max_output_size в False.

Возвращает
idx: тензор с формой [..., num_boxes], представляющий индексы, выбранные операцией подавления не максимальных значений. Ведущие размерности — это размерности пакета входных прямоугольных границ. Все числа находятся в диапазоне [0, num_boxes). Для каждого изображения (т. е., idx[i]) только первые num_valid[i] индексы (т. е., idx[i][:num_valid[i]]) являются допустимыми. num_valid: тензор ранга 0 или выше с формой [...] , представляющий количество допустимых индексов в idx. Его размерности — это размерности пакета входных прямоугольных границ.
`Raises`	ValueError: когда для входного пакета установлено pad_to_max_output_size в False.

© 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_padded