tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps

#include <image_ops.h>

Жадно выбирает подмножество прямоугольников, отсортированных по убыванию оценки.

Краткое описание

Удаляет прямоугольники, которые имеют высокую степень перекрытия с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники с оценкой меньше, чем score_threshold удаляются. Значения перекрытия n-на-n предоставляются в виде квадратной матрицы, что позволяет определять пользовательский критерий перекрытия (например, пересечение по объединению, пересечение по площади и т. д.).

Выход этой операции — набор целых чисел, индексирующих входной набор прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольников, соответствующие выбранным индексам, можно получить, используя tf.gather operation. Например:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps( overlaps, scores, max_output_size, overlap_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы:

• scope: Объект Scope
• overlaps: Двумерный float-тензор формы [num_boxes, num_boxes] , представляющий значения перекрытия прямоугольников n-на-n.
• scores: Одномерный 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.
• overlap_threshold: 0-мерный float-тензор, представляющий порог для определения, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно.
• score_threshold: 0-мерный float-тензор, представляющий порог для удаления прямоугольников на основе оценки.

Возвращаемое значение:

• Output: Одномерный целочисленный тензор формы [M] , представляющий выбранные индексы из тензора прямоугольников, где M <= max_output_size.

Публичные атрибуты

Operation operation

::tensorflow::Output selected_indices

Публичные функции

 NonMaxSuppressionWithOverlaps(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input overlaps,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input overlap_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

::tensorflow::Node * node() const 

operator::tensorflow::Input() const 

operator::tensorflow::Output() const