tf.image.non_max_suppression_overlaps
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Жадно выбирает подмножество прямоугольников с границами, отсортированных по убыванию оценки.
tf.image.non_max_suppression_overlaps(
overlaps, scores, max_output_size, overlap_threshold=0.5,
score_threshold=float('-inf'), name=None
)
Удаляет прямоугольники, которые имеют высокое перекрытие с ранее выбранными прямоугольниками. Значения перекрытия n×n предоставляются как квадратная матрица. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входной набор прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольников, соответствующие выбранным индексам, можно получить, используя операцию 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 точкой 2-D Tensor размера [num_boxes, num_boxes]. |
scores | Массив с плавающей точкой 1-D Tensor размера [num_boxes] , представляющий одну оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждой строке прямоугольников). |
max_output_size | Целочисленный скаляр Tensor , представляющий максимальное количество прямоугольников, которые будут выбраны с помощью подавления не максимальных значений. |
overlap_threshold | Вещественное число, представляющее порог для определения того, сильно ли перекрываются прямоугольники с учетом предоставленных значений перекрытия. |
score_threshold | Вещественное число, представляющее порог для удаления прямоугольников на основе оценки. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
selected_indices | Массив целых чисел 1-D 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/r2.3/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression_overlaps
