tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество прямоугольных блоков в порядке убывания оценки.

Краткое описание

Данная операция выполняет не максимальное подавление для каждого набора ввода по всем классам. Удаляет прямоугольные блоки, которые имеют высокий показатель перекрытия по площади (IOU) с ранее выбранными прямоугольными блоками. Прямоугольные блоки предоставляются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов блока, и координаты могут быть предоставлены как нормализованные (т. е. лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютные. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от расположения начала отсчёта в системе координат. Также обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, сдвиги или отражения системы координат приводят к выбору тех же прямоугольных блоков алгоритмом. Результатом выполнения данной операции является финальный тензор прямоугольных блоков, оценок и классов, возвращаемый после выполнения не максимального подавления.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• boxes: Четырёхмерный тензор с плавающей запятой типа float, имеющий форму [batch_size, num_boxes, q, 4]. Если q равно 1, то используются одинаковые прямоугольные блоки для всех классов, иначе, если q равно числу классов, используются прямоугольные блоки, специфичные для каждого класса.
• scores: Трехмерный тензор с плавающей запятой типа float, имеющий форму [batch_size, num_boxes, num_classes] представляющий одиночную оценку, соответствующую каждому прямоугольному блоку (каждая строка прямоугольных блоков).
• max_output_size_per_class: Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольных блоков, которые должны быть отобраны алгоритмом подавления не-максимумов для каждого класса.
• max_total_size: Скаляр, представляющий максимальное количество прямоугольных блоков, сохранённых по всем классам.
• iou_threshold: 0-мерный тензор с плавающей запятой, представляющий порог для определения, слишком ли сильно перекрываются прямоугольные блоки с точки зрения IOU.
• score_threshold: 0-мерный тензор с плавающей запятой, представляющий порог для определения, когда следует удалять прямоугольные блоки на основе оценки.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• pad_per_class: Если false, выходные прямоугольные блоки, оценки и классы дополняются/обрезаются до max_total_size. Если true, выходные прямоугольные блоки, оценки и классы дополняются 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 прямоугольных блоков лежат между [0, 1] и обрезаются выходные прямоугольные блоки, если они выходят за пределы [0, 1]. Если false, обрезка не выполняется, и координаты прямоугольных блоков выводятся как есть.

Возвращаемое значение:

• Output nmsed_boxes: 4-мерный тензор float32 [batch_size, max_detections, 4] содержащий прямоугольные блоки после не-максимального подавления.
• Output nmsed_scores: 2-мерный тензор float32 [batch_size, max_detections] содержащий оценки для прямоугольных блоков.
• Output nmsed_classes: 2-мерный тензор float32 [batch_size, max_detections] содержащий классы для прямоугольных блоков.
• Output valid_detections: 1-мерный тензор int32 [batch_size] указывающий количество действительных детектируемых объектов для каждой части набора. Только верхние num_detections[i] записей в nms_boxes[i], nms_scores[i] и nms_class[i] являются действительными. Остальные записи — нулевые заполнители.

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
)