tf.image.non_max_suppression_with_scores

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценки.

tf.image.non_max_suppression_with_scores(
    boxes,
    scores,
    max_output_size,
    iou_threshold=0.5,
    score_threshold=float('-inf'),
    soft_nms_sigma=0.0,
    name=None
)

Отбрасывает рамки, которые имеют большое перекрытие по метрике intersection-over-union (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 можно указать в нормализованном виде (то есть в интервале [0, 1]) или в абсолютном виде. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала координат в системе координат. Алгоритм также инвариантен относительно ортогональных преобразований и переносов системы координат; поэтому перенос или отражение системы координат приводят к выбору алгоритмом тех же рамок. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию ограничивающих рамок и представляющих выбранные рамки. Координаты ограничивающих рамок, соответствующие выбранным индексам, можно получить с помощью операции tf.gather. Например:

selected_indices, selected_scores = tf.image.non_max_suppression_padded(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold=1.0, score_threshold=0.1,
    soft_nms_sigma=0.5)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Эта функция расширяет операцию tf.image.non_max_suppression, добавляя поддержку режима Soft-NMS (с гауссовым взвешиванием) (см. Bodla et al., https://arxiv.org/abs/1704.04503), в котором рамки уменьшают оценку других перекрывающихся рамок, а не приводят к их непосредственному отбрасыванию. Поэтому, в отличие от tf.image.non_max_suppression, tf.image.non_max_suppression_with_scores возвращает новые оценки каждой входной рамки во втором выходном значении, selected_scores.

Чтобы включить режим Soft-NMS, задайте параметру soft_nms_sigma значение больше 0. Если soft_nms_sigma равно 0, функция tf.image.non_max_suppression_with_scores работает так же, как tf.image.non_max_suppression (за исключением дополнительного выходного значения) как по функциональности, так и по времени выполнения.

Обратите внимание: если soft_nms_sigma > 0, выполняется Soft-NMS, а iou_threshold игнорируется. iou_threshold используется только для стандартного NMS.