tf.raw_ops.CombinedNonMaxSuppression

Жадным образом выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценок,

Посмотреть псевдонимы

Псевдонимы для обеспечения совместимости при миграции

Подробнее см. в руководстве по миграции.

tf.compat.v1.raw_ops.CombinedNonMaxSuppression

tf.raw_ops.CombinedNonMaxSuppression(
    boxes,
    scores,
    max_output_size_per_class,
    max_total_size,
    iou_threshold,
    score_threshold,
    pad_per_class=False,
    clip_boxes=True,
    name=None
)

Эта операция выполняет non_max_suppression для входных данных в каждом пакете по всем классам. Удаляет рамки, которые сильно перекрываются по показателю intersection-over-union (IOU) с ранее выбранными рамками. Ограничивающие рамки задаются в виде [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 алгоритм не зависит от положения начала координат в системе координат. Также алгоритм инвариантен относительно ортогональных преобразований и переносов системы координат; поэтому перенос или отражение системы координат приводят к выбору алгоритмом тех же рамок. Результатом этой операции являются тензоры окончательных рамок, оценок и классов, возвращаемые после выполнения non_max_suppression.

Аргументы
`boxes`	`Tensor` типа `float32`. 4-мерный тензор float формы `[batch_size, num_boxes, q, 4]`. Если `q` равно 1, для всех классов используются одни и те же рамки; в противном случае, если `q` равно числу классов, используются рамки, специфичные для классов.
`scores`	`Tensor` типа `float32`. 3-мерный тензор float формы `[batch_size, num_boxes, num_classes]`, представляющий одну оценку для каждой рамки (каждой строки рамок).
`max_output_size_per_class`	`Tensor` типа `int32`. Целочисленный скалярный тензор, представляющий максимальное количество рамок, выбираемых non max suppression для каждого класса.
`max_total_size`	`Tensor` типа `int32`. Скаляр типа int32, представляющий максимальное количество рамок, сохраняемых для всех классов. Обратите внимание, что установка этого значения на большое число может привести к ошибке нехватки памяти (OOM) в зависимости от нагрузки на систему.
`iou_threshold`	`Tensor` типа `float32`. 0-мерный тензор float, представляющий порог для определения чрезмерного перекрытия рамок по показателю IOU.
`score_threshold`	`Tensor` типа `float32`. 0-мерный тензор float, представляющий порог для удаления рамок на основании оценки.
`pad_per_class`	Необязательный `bool`. По умолчанию — `False`. Если значение равно false, выходные рамки, оценки и классы после NMS дополняются до `max_total_size` или обрезаются до этого размера. Если значение равно true, выходные рамки, оценки и классы после NMS дополняются до длины `max_size_per_class`*`num_classes`, если только она не превышает `max_total_size`; в таком случае данные обрезаются до `max_total_size`. По умолчанию — false.
`clip_boxes`	Необязательный `bool`. По умолчанию — `True`. Если значение равно true, предполагается, что координаты рамок находятся в диапазоне [0, 1], и выходные рамки обрезаются, если выходят за его пределы. Если значение равно false, обрезка не выполняется, а координаты рамок возвращаются без изменений.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
Кортеж из `Tensor` объектов (nmsed_boxes, nmsed_scores, nmsed_classes, valid_detections).
`nmsed_boxes`	`Tensor` типа `float32`.
`nmsed_scores`	`Tensor` типа `float32`.
`nmsed_classes`	`Tensor` типа `float32`.
`valid_detections`	`Tensor` типа `int32`.

© 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/raw_ops/CombinedNonMaxSuppression