tf.image.non_max_suppression_padded

Жадно выбирает подмножество прямоугольников с границами в порядке убывания оценки.

Псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

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

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

Выполняет алгоритмически эквивалентную операцию tf.image.non_max_suppression, с добавлением необязательного параметра, который заполняет выходные данные нулями до размера max_output_size. Результатом этой операции является кортеж, содержащий набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольников с границами, представляющих выбранные прямоугольники, и количество допустимых индексов в наборе индексов. Координаты прямоугольников с границами, соответствующие выбранным индексам, затем могут быть получены с помощью операций tf.slice и tf.gather. Например:

selected_indices_padded, num_valid = tf.image.non_max_suppression_padded(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold,
    score_threshold, pad_to_max_output_size=True)
selected_indices = tf.slice(
    selected_indices_padded, tf.constant([0]), num_valid)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы
`boxes`	Матрица с плавающей запятой 2-мерного вида `Tensor` размера `[num_boxes, 4]`.
`scores`	Матрица с плавающей запятой 1-мерного вида `Tensor` размера `[num_boxes]` представляющая одиночный балл, соответствующий каждому прямоугольнику (каждой строке прямоугольников).
`max_output_size`	Целое число скалярного типа `Tensor` представляющее максимальное количество прямоугольников, которые необходимо выбрать с помощью подавления ненужного максимума.
`iou_threshold`	Число с плавающей запятой, представляющее порог для принятия решения о том, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно с точки зрения IOU.
`score_threshold`	Число с плавающей запятой, представляющее порог для принятия решения о том, следует ли удалять прямоугольники на основе оценки.
`pad_to_max_output_size`	bool. Если True, размер выходных данных `selected_indices` дополняется до `max_output_size`.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`selected_indices`	Матрица целых чисел 1-мерного вида `Tensor` размера `[M]` представляющая выбранные индексы из тензора прямоугольников, где `M <= max_output_size`.
`valid_outputs`	Целое число скалярного типа `Tensor` обозначающее, сколько элементов в `selected_indices` являются допустимыми. Допустимые элементы появляются первыми, затем заполнение.

© 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_padded