tensorflow::ops::CombinedNonMaxSuppression

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество прямоугольников с границами в порядке убывания оценки.

Краткое описание

Эта операция выполняет не максимальное подавление (non-max suppression) для входов по каждой группе, по всем классам. Она 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 диагональной пары углов прямоугольника. Координаты могут быть заданы в нормированном виде (т.е. в интервале [0, 1]) или в абсолютных значениях. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала координат 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 одних и тех же прямоугольников алгоритмом. Выход этой операции — итоговые тензоры прямоугольников, оценок и классов, полученные после выполнения не максимального подавления.

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• boxes: 4-мерный тензор с плавающей точкой типа float, формы [batch_size, num_boxes, q, 4]. Если q равно 1, то используются одинаковые прямоугольники для всех классов; в противном случае, если q равно количеству классов, используются прямоугольники, специфичные для каждого класса.
• scores: 3-мерный тензор с плавающей точкой типа float, формы [batch_size, num_boxes, num_classes], представляющий единственную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждая строка прямоугольников).
• max_output_size_per_class: Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны с помощью подавления не максимальных значений (non-max suppression) по каждому классу.
• max_total_size: Скалярное значение, представляющее максимальное количество прямоугольников, сохраняемых по всем классам.
• iou_threshold: 0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения того, слишком ли сильно перекрываются прямоугольники относительно IOU.
• score_threshold: 0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения того, нужно ли удалять прямоугольники на основе оценки.

Дополнительные атрибуты (см. Attrs):

• pad_per_class: Если false, выходные прямоугольники, оценки и классы nmsed заполняются/обрезаются до max_total_size. Если true, выходные прямоугольники, оценки и классы nmsed 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.

Возвращает:

• Output nmsed_boxes: Тензор float32 [batch_size, max_detections, 4], содержащий прямоугольники, прошедшие не максимальное подавление.
• Output nmsed_scores: Тензор float32 [batch_size, max_detections], содержащий оценки для прямоугольников.
• Output nmsed_classes: Тензор float32 [batch_size, max_detections], содержащий классы для прямоугольников.
• Output valid_detections: Тензор int32 [batch_size], указывающий количество допустимых детектирований на элемент в группе. Только верхние num_detections[i] элементов в nms_boxes[i], nms_scores[i] и nms_class[i] являются допустимыми. Остальные элементы — нулевые заполнители.

Общедоступные атрибуты

::tensorflow::Output nmsed_boxes

::tensorflow::Output nmsed_classes

::tensorflow::Output nmsed_scores

Operation operation

::tensorflow::Output valid_detections

Общедоступные 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
)

Общедоступные статические функции

Attrs ClipBoxes(
  bool x
)

Attrs PadPerClass(
  bool x
)