tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество прямоугольников с границами в порядке убывания оценки.

Краткий обзор

Данная операция выполняет не максимальное подавление (non_max_suppression) для входных данных по каждой партии (batch) и всем классам. Она удаляет прямоугольники, которые имеют высокое перекрытие по отношению к площади пересечения и объединения (IOU) с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольника, и координаты могут быть предоставлены в нормализованном виде (т. е. в интервале [0, 1]) или в абсолютных значениях. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от начала координат в системе координат. Также обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, трансляция или отражения системы координат приводят к выбору тех же прямоугольников алгоритмом. Результатом данной операции является тензор конечных прямоугольников, оценок и классов, полученный после выполнения не максимального подавления.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• boxes: Четырёхмерный тензор типа float с формой [batch_size, num_boxes, q, 4]. Если q равно 1, то для всех классов используются одинаковые прямоугольники, в противном случае, если q равно количеству классов, используются прямоугольники, специфичные для каждого класса.
• scores: Трехмерный тензор типа float с формой [batch_size, num_boxes, num_classes], представляющий одиночную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждая строка прямоугольников).
• max_output_size_per_class: Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны подавлением не-максимума (non-max suppression) по каждому классу.
• max_total_size: Скаляр типа int32, представляющий максимальное количество прямоугольников, сохраняемых по всем классам. Обратите внимание, что установка этого значения в большое число может привести к ошибке OOM (недостаток оперативной памяти) в зависимости от рабочей нагрузки системы.
• iou_threshold: 0-мерный тензор типа float, представляющий порог для определения того, слишком ли сильно прямоугольники перекрываются относительно IOU.
• score_threshold: 0-мерный тензор типа float, представляющий порог для определения того, нужно ли удалять прямоугольники на основе оценки.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs):

• pad_per_class: Если false, выходные прямоугольники, оценки и классы nmsed заполняются/обрезаются до max_total_size. Если true, выходные прямоугольники, оценки и классы nmsed заполняются до длины max_size_per_class*num_classes, если это значение превышает max_total_size, то оно обрезается до max_total_size. По умолчанию false.
• clip_boxes: Если true, предполагается, что координаты прямоугольников лежат в интервале [0, 1], и выходные прямоугольники обрезаются, если они выходят за пределы [0, 1]. Если false, обрезка не выполняется, и координаты прямоугольников выводятся как есть.

Возвращаемые значения:

• Output nmsed_boxes: Тензор float32 с формой [batch_size, max_detections, 4], содержащий прямоугольники, отобранные с помощью не максимального подавления.
• Output nmsed_scores: Тензор float32 с формой [batch_size, max_detections], содержащий оценки для прямоугольников.
• Output nmsed_classes: Тензор float32 с формой [batch_size, max_detections], содержащий классы для прямоугольников.
• Output valid_detections: Тензор int32 с формой [batch_size], указывающий количество допустимых детектирований для каждого элемента партии (batch). Только верхние num_detections[i] элементов в nms_boxes[i], nms_scores[i] и nms_class[i] являются допустимыми. Остальные элементы заполняются нулями.

Публичные атрибуты

::tensorflow::Output nmsed_boxes

::tensorflow::Output nmsed_classes

::tensorflow::Output nmsed_scores

Operation operation

::tensorflow::Output valid_detections

Публичные функции

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

 CombinedNonMaxSuppression(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size_per_class,
  ::tensorflow::Input max_total_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  const CombinedNonMaxSuppression::Attrs & attrs
)

Публичные статические функции

Attrs ClipBoxes(
  bool x
)

Attrs PadPerClass(
  bool x
)