tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV5

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество прямоугольников, отсортированных по убыванию оценки.

Summary

Удаляет прямоугольники, имеющие высокое перекрытие (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 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 в системе координат и, более того, инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, сдвиги или отражения 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) Этот оператор также поддерживает режим Soft-NMS (с гауссовым взвешиванием) (см. Bodla и др., https://arxiv.org/abs/1704.04503), где прямоугольники уменьшают оценку других перекрывающихся прямоугольников вместо прямого удаления. Чтобы включить этот режим Soft-NMS, установите параметр soft_nms_sigma больше 0.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• boxes: 2-мерный тензор типа float со значением [num_boxes, 4].
• scores: 1-мерный тензор типа float со значением [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 с помощью подавления по не-максимуму.
• iou_threshold: 0-мерный тензор типа float, представляющий порог для определения того, слишком ли сильно перекрываются прямоугольники с точки зрения IOU.
• score_threshold: 0-мерный тензор типа float, представляющий порог для определения момента удаления прямоугольников на основе оценки.
• soft_nms_sigma: 0-мерный тензор типа float, представляющий параметр sigma для Soft NMS; см. Bodla и др. (см. https://arxiv.org/abs/1704.04503). При значении soft_nms_sigma=0.0 (по умолчанию) используется стандартный (жёсткий) NMS.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

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

Возвращаемые значения:

• Output selected_indices: 1-мерный целочисленный тензор формы [M] представляющий выбранные индексы из тензора boxes, где M <= max_output_size.
• Output selected_scores: 1-мерный тензор типа float формы [M] представляющий соответствующие оценки для каждого выбранного прямоугольника, где M <= max_output_size. Оценки отличаются от соответствующих входных оценок только при использовании Soft NMS (т.е. когда soft_nms_sigma>0)
• Output valid_outputs: 0-мерный целочисленный тензор, представляющий количество действительных элементов в selected_indices, причём действительные элементы появляются первыми.

Общедоступные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

::tensorflow::Output selected_scores

::tensorflow::Output valid_outputs

Общедоступные функции

 NonMaxSuppressionV5(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  ::tensorflow::Input soft_nms_sigma
)

 NonMaxSuppressionV5(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold,
  ::tensorflow::Input soft_nms_sigma,
  const NonMaxSuppressionV5::Attrs & attrs
)

Общедоступные статические функции

Attrs PadToMaxOutputSize(
  bool x
)