tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество прямоугольников с границами, отсортированных по убыванию оценки.

Краткое описание

Удаляет прямоугольники, которые имеют высокое пересечение-над-объединением (IOU) с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов прямоугольника. Координаты могут быть нормализованными (т.е. лежать в интервале [0, 1]) или абсолютными. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала координат. Также алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, трансляции или отражения системы координат приводят к тому же набору выбранных прямоугольников.

Выход этой операции — набор целых чисел, индексирующих входной набор прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольников, 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:

• scope: Объект Scope
• boxes: Двумерный плавающей точки тензор формы [num_boxes, 4].
• scores: Одномерный плавающей точки тензор формы [num_boxes], представляющий одиночную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждой строке прямоугольников).
• max_output_size: Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное число прямоугольников, которые будут выбраны с помощью не-максимального подавления.
• iou_threshold: 0-мерный плавающей точки тензор, представляющий порог для определения того, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно с точки зрения IOU.

Возвращаемое значение:

• Output: Одномерный целочисленный тензор формы [M], представляющий выбранные индексы из тензора прямоугольников, 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