tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression

#include <image_ops.h>

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

Summary

Данная операция выполняет не максимальное подавление (non_max_suppression) для входных данных по каждой группе (batch) и по всем классам. Удаляет прямоугольники, которые имеют высокое перекрытие (intersection-over-union, IOU) с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники с границами задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов прямоугольника. Координаты могут быть заданы в нормализованном виде (т.е. в интервале [0, 1]) или в абсолютных величинах. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала 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 прямоугольников алгоритмом. Выход этой операции — тензор с конечными прямоугольниками, оценками и классами, полученный после выполнения не максимального подавления.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• boxes: Четырёхмерный тензор с плавающей запятой типа float, формы [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 с плавающей запятой типа float, формы [batch_size, num_boxes, num_classes] представляющий единственную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждой строке в boxes).
• max_output_size_per_class: Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны подавлением не-максимума (non-max suppression) для каждого класса.
• max_total_size: Скалярное значение, представляющее максимальное количество прямоугольников, сохранённых по всем классам.
• iou_threshold: 0-мерный тензор с плавающей запятой, представляющий порог для определения того, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно относительно IOU.
• score_threshold: 0-мерный тензор с плавающей запятой, представляющий порог для определения того, нужно ли удалять прямоугольники на основе оценки.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• pad_per_class: Если false, выходные прямоугольники nmsed, оценки и классы заполняются/обрезаются до max_total_size. Если true, выходные прямоугольники nmsed, оценки и классы заполняются до размера max_size_per_class*num_classes, если это значение не превышает max_total_size, в противном случае оно обрезается до max_total_size. По умолчанию false.
• clip_boxes: Если true, предполагается, что координаты прямоугольников находятся в диапазоне [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: [batch_size, max_detections, 4] тензор с плавающей запятой типа float32, содержащий прямоугольники после не максимального подавления.
• Output nmsed_scores: [batch_size, max_detections] тензор с плавающей запятой типа float32, содержащий оценки для прямоугольников.
• Output nmsed_classes: [batch_size, max_detections] тензор с плавающей запятой типа float32, содержащий классы для прямоугольников.
• Output valid_detections: [batch_size] тензор типа int32, указывающий количество действительных детектированных объектов в каждой группе (batch). Только верхние num_detections[i] элементов в nms_boxes[i], nms_scores[i] и nms_class[i] являются действительными. 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
)