tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценки.

Краткое описание

отбрасывая рамки, которые имеют высокое перекрытие intersection-over-union (IOU) с ранее выбранными рамками. Ограничивающие рамки передаются в виде [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов рамки, а координаты могут быть нормализованными (то есть принадлежать интервалу [0, 1]) или абсолютными. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала координат в системе координат. Также обратите внимание, что алгоритм инвариантен относительно ортогональных преобразований и переносов системы координат; следовательно, перенос или отражение системы координат приводят к выбору алгоритмом тех же рамок.

Результатом этой операции является набор целых чисел — индексов выбранных рамок во входной коллекции ограничивающих рамок. Координаты ограничивающих рамок, соответствующие выбранным индексам, затем 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:

• scope: объект Scope
• boxes: двумерный тензор float формы [num_boxes, 4].
• scores: одномерный тензор float формы [num_boxes], содержащий одну оценку для каждой рамки (каждой строки boxes).
• max_output_size: скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество рамок, выбираемых алгоритмом подавления немаксимумов.
• iou_threshold: нульмерный тензор float, представляющий порог, определяющий, перекрываются ли рамки слишком сильно с точки зрения IOU.

Возвращает:

• Output: одномерный целочисленный тензор формы [M], содержащий выбранные индексы из тензора boxes, где M <= max_output_size.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

Публичные функции

 NonMaxSuppressionV2(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const