tf.image.non_max_suppression

Жадно выбирает подмножество прямоугольников, отсортированных по убыванию оценки.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.image.non_max_suppression, `tf.compat.v2.image.non_max_suppression`

tf.image.non_max_suppression(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold=0.5,
    score_threshold=float('-inf'), name=None
)

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) являются координатами любой пары диагональных углов прямоугольника, и координаты могут быть заданы в нормированном виде (т.е., лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютные. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат. Обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и трансляциям системы координат; таким образом, трансляция или отражение системы координат приводит к тому, что тот же набор прямоугольников выбирается алгоритмом. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольников, соответствующие выбранным индексам, можно получить с помощью операции tf.gather. Например:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы
`boxes`	2-мерный float `Tensor` формы `[num_boxes, 4]`.
`scores`	1-мерный float `Tensor` формы `[num_boxes]` представляющий одиночную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждой строке прямоугольников).
`max_output_size`	Целое число скалярного типа `Tensor` представляющее максимальное число прямоугольников, которые должны быть выбраны с помощью подавления по максимальному значению.
`iou_threshold`	Вещественное число, представляющее порог для определения того, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно относительно IOU.
`score_threshold`	Вещественное число, представляющее порог для определения того, когда нужно удалять прямоугольники на основе оценки.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
`selected_indices`	1-мерный целочисленный `Tensor` формы `[M]` представляющий выбранные индексы из тензора прямоугольников, где `M <= max_output_size`.

© 2020 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 3.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r1.15/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression