tf.raw_ops.CombinedNonMaxSuppression

Жадно выбирает подмножество прямоугольников с границами в порядке убывания оценки.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

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 не максимальное подавление на входных данных по партиям для всех классов. Удаляет прямоугольники, у которых большое перекрытие по отношению к ранее выбранным прямоугольникам. Прямоугольники с границами задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов прямоугольника, и координаты могут быть нормализованными (т. е. лежать в интервале [0, 1]) или абсолютными. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат. Также обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, преобразование или отражение системы координат приводит к тому, что алгоритм выбирает те же самые прямоугольники. Результатом этой операции является конечный тензор прямоугольников, оценок и классов, возвращаемый после выполнения не максимального подавления.

Аргументы
`boxes`	A `Tensor` типа `float32`. Четырёхмерный тензор с плавающей точкой формы `[batch_size, num_boxes, q, 4]`. Если `q` равно 1, то используются те же прямоугольники для всех классов, иначе, если `q` равно количеству классов, используются прямоугольники, специфичные для класса.
`scores`	A `Tensor` типа `float32`. Трехмерный тензор с плавающей точкой формы `[batch_size, num_boxes, num_classes]`, представляющий одиночную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждая строка прямоугольников).
`max_output_size_per_class`	A `Tensor` типа `int32`. Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые будут выбраны подавлением не максимума на каждый класс
`max_total_size`	A `Tensor` типа `int32`. Скаляр int32, представляющий максимальное количество прямоугольников, сохраняемых по всем классам. Обратите внимание, что задание этому значению большого значения может привести к ошибке исчерпания памяти (OOM) в зависимости от нагрузки системы.
`iou_threshold`	A `Tensor` типа `float32`. Нульмерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения того, слишком ли сильно перекрываются прямоугольники по отношению к IOU.
`score_threshold`	A `Tensor` типа `float32`. Нульмерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения того, когда следует удалять прямоугольники на основе оценки.
`pad_per_class`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если false, выходные прямоугольники, оценки и классы дополняются/обрезаются до `max_total_size`. Если true, выходные прямоугольники, оценки и классы дополняются до длины `max_size_per_class`*`num_classes`, если это значение превышает `max_total_size`, оно обрезается до `max_total_size`. По умолчанию false.
`clip_boxes`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`. Если true, предполагается, что координаты прямоугольников находятся в диапазоне [0, 1] и выходные прямоугольники обрезаются, если они выходят за пределы [0, 1]. Если false, обрезка не выполняется, и координаты прямоугольников выводятся как есть.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Кортеж объектов `Tensor` (nmsed_boxes, nmsed_scores, nmsed_classes, valid_detections).
`nmsed_boxes`	A `Tensor` типа `float32`.
`nmsed_scores`	A `Tensor` типа `float32`.
`nmsed_classes`	A `Tensor` типа `float32`.
`valid_detections`	A `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