tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV4

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество прямоугольников с границами в порядке убывания оценки.

Summary

Удаляет прямоугольники, которые имеют высокий показатель пересечения-над-объединением (IOU) с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники с оценкой меньше score_threshold удаляются. Прямоугольники задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольника, и координаты могут быть заданы как нормализованные (т. е., лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютные. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала координат в системе координат и, более широко, инвариантен к ортогональным преобразованиям и трансляциям системы координат; таким образом, трансляция или отражение системы координат приводят к выбору одних и тех же прямоугольников алгоритмом. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольников, соответствующие выбранным индексам, могут быть получены с помощью tf.gather operation. Например: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• boxes: 2-мерный float-тензор формы [num_boxes, 4].
• scores: 1-мерный float-тензор формы [num_boxes], представляющий одиночную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждой строке прямоугольников).
• max_output_size: скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны методом подавления не максимальных.
• iou_threshold: 0-мерный float-тензор, представляющий порог для принятия решения о том, слишком ли сильно прямоугольники перекрываются с точки зрения IOU.
• score_threshold: 0-мерный float-тензор, представляющий порог для принятия решения о том, когда нужно удалить прямоугольники на основе оценки.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs):

• pad_to_max_output_size: Если true, выход selected_indices дополняется до длины max_output_size. По умолчанию false.

Возвращаемое значение:

• Output selected_indices: 1-мерный целочисленный тензор формы [M], представляющий выбранные индексы из тензора прямоугольников, где M <= max_output_size.
• Output valid_outputs: 0-мерный целочисленный тензор, представляющий количество допустимых элементов в selected_indices, где допустимые элементы появляются первыми.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

::tensorflow::Output valid_outputs

Публичные функции

 NonMaxSuppressionV4(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

 NonMaxSuppressionV4(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  const NonMaxSuppressionV4::Attrs & attrs
)

Публичные статические функции

Attrs PadToMaxOutputSize(
  bool x
)