tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV2

Жадно выбирает подмножество прямоугольных областей в порядке убывания оценки,

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.NonMaxSuppressionV2

tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV2(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, name=None
)

удаляя прямоугольные области, которые имеют высокое перекрытие по метрике пересечение над объединением (IOU) с ранее выбранными прямоугольными областями. Прямоугольные области задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольной области, и координаты могут быть заданы в нормализованном (т. е. лежащем в интервале [0, 1]) или абсолютном виде. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат. Обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, сдвиг или отражение системы координат приводит к выбору одних и тех же прямоугольных областей алгоритмом.

Выход этого оператора — это набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольных областей, представляющих выбранные прямоугольные области. Координаты прямоугольных областей, соответствующие выбранным индексам, можно получить с помощью tf.gather operation. Например:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы
`boxes`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `half`, `float32`. 2-мерный float-тензор формы `[num_boxes, 4]`.
`scores`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `boxes`. 1-мерный float-тензор формы `[num_boxes]`, представляющий одиночную оценку, соответствующую каждой прямоугольной области (каждая строка прямоугольных областей).
`max_output_size`	A `Tensor` типа `int32`. Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольных областей, которые должны быть выбраны подавлением по не-максимальному значению.
`iou_threshold`	A `Tensor`. Должен быть одного из следующих типов: `half`, `float32`. 0-мерный float-тензор, представляющий порог для определения того, слишком ли сильно перекрываются прямоугольные области с точки зрения IOU.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
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/NonMaxSuppressionV2