tf.image.non_max_suppression_overlaps
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Жадно выбирает подмножество прямоугольных областей в порядке убывания оценки.
tf.image.non_max_suppression_overlaps(
overlaps, scores, max_output_size, overlap_threshold=0.5,
score_threshold=float('-inf'), name=None
)
Удаляет прямоугольные области, которые имеют высокое перекрытие с ранее выбранными прямоугольными областями. Значения перекрытия n-на-n предоставляются как квадратная матрица. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входной набор прямоугольных областей, представляющих выбранные прямоугольные области. Координаты прямоугольных областей, соответствующие выбранным индексам, можно получить с помощью операции tf.gather. Например:
selected_indices = tf.image.non_max_suppression_overlaps(
overlaps, scores, max_output_size, iou_threshold)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
| Аргументы | |
|---|---|
overlaps | Матрица с плавающей запятой 2-мерного типа Tensor размера [num_boxes, num_boxes]. |
scores | Вектор с плавающей запятой 1-мерного типа Tensor размера [num_boxes] , представляющий единственную оценку, соответствующую каждой прямоугольной области (каждая строка прямоугольных областей). |
max_output_size | Скалярное целое число Tensor , представляющее максимальное количество прямоугольных областей, которые должны быть выбраны с помощью подавления по максимуму. |
overlap_threshold | Вещественное число, представляющее порог для определения того, перекрываются ли прямоугольные области слишком сильно относительно предоставленных значений перекрытия. |
score_threshold | Вещественное число, представляющее порог для определения того, следует ли удалять прямоугольные области на основе оценки. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемое значение | |
|---|---|
selected_indices | Вектор целых чисел 1-мерного типа Tensor размера [M] , представляющий выбранные индексы из тензора перекрытий, 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_overlaps