tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценок.

Краткое описание

Отбрасывает рамки, которые сильно перекрываются с ранее выбранными. Ограничивающие рамки с оценкой ниже score_threshold удаляются. Значения перекрытия N на N задаются в виде квадратной матрицы, что позволяет определить пользовательский критерий перекрытия (например, пересечение по объединению, пересечение по площади и т. д.).

Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию ограничивающих рамок и представляющих выбранные рамки. Координаты ограничивающих рамок, соответствующие выбранным индексам, можно получить с помощью tf.gather operation. Например:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps( overlaps, scores, max_output_size, overlap_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы:

• scope: объект Scope
• overlaps: двумерный тензор float формы [num_boxes, num_boxes], представляющий значения перекрытия рамок размером n на n.
• scores: одномерный тензор float формы [num_boxes], представляющий оценку для каждой рамки (каждой строки рамок).
• max_output_size: скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество рамок, выбираемых с помощью подавления немаксимумов.
• overlap_threshold: нульмерный тензор float, представляющий порог для определения того, перекрываются ли рамки слишком сильно.
• score_threshold: нульмерный тензор float, представляющий порог для определения того, когда удалять рамки на основе оценки.

Возвращает:

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

Открытые атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

Открытые функции

 NonMaxSuppressionWithOverlaps(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input overlaps,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input overlap_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const