tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV4

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество прямоугольников по убыванию оценки.

Краткое описание

Удаляя прямоугольники, у которых высокий показатель пересечения-над-объединением (IOU) с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники с оценкой меньше, чем 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 в нормированном виде (т.е. лежат в интервале [0, 1]) или в абсолютном виде. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат, и, более того, инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, сдвиги или отражения системы координат приводят к тому, что алгоритм выбирает те же самые прямоугольники. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входное множество прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольника, 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, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• boxes: 2-мерный тензор с плавающей запятой формы [num_boxes, 4].
• scores: 1-мерный тензор с плавающей запятой формы [num_boxes] представляющий одиночную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждая строка прямоугольников).
• max_output_size: скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны с помощью не максимального подавления.
• 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, когда следует удалять прямоугольники на основе оценки.

Необязательные атрибуты (см. Attrs):

• pad_to_max_output_size: Если true, выходной 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, причем 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
)