tf.raw_ops.CombinedNonMaxSuppression

Жадно выбирает подмножество прямоугольников с границами в порядке убывания оценки,

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы совместимости для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.CombinedNonMaxSuppression

tf.raw_ops.CombinedNonMaxSuppression(
    boxes, scores, max_output_size_per_class, max_total_size, iou_threshold,
    score_threshold, pad_per_class=False, clip_boxes=True, name=None
)

Эта операция выполняет не максимальное подавление на входах по партиям по всем классам. Удаляет прямоугольники с высоким перекрытием по пересечению/объединению (IOU) с ранее выбранными прямоугольниками. Границы прямоугольников задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов прямоугольника, и координаты могут быть заданы как нормированные (т. е. лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютные. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала координат в системе координат. Также обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, сдвиг или отражение системы координат приводит к выбору тех же самых прямоугольников алгоритмом. Результатом этой операции является тензор с окончательными прямоугольниками, оценками и классами, полученный после выполнения не максимального подавления.

Аргументы
`boxes`	A `Tensor` типа `float32`. 4-мерный тензор с плавающей запятой формы `[batch_size, num_boxes, q, 4]`. Если `q` равно 1, то для всех классов используются одинаковые прямоугольники, иначе, если `q` равно количеству классов, используются прямоугольники, специфичные для каждого класса.
`scores`	A `Tensor` типа `float32`. 3-мерный тензор с плавающей запятой формы `[batch_size, num_boxes, num_classes]` представляющий одну оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждая строка прямоугольников).
`max_output_size_per_class`	A `Tensor` типа `int32`. Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны подавлением без максимума для каждого класса.
`max_total_size`	A `Tensor` типа `int32`. Скаляр, представляющий максимальное количество сохраненных прямоугольников по всем классам.
`iou_threshold`	A `Tensor` типа `float32`. 0-мерный тензор с плавающей запятой, представляющий порог для принятия решения о том, слишком ли сильно перекрываются прямоугольники с точки зрения IOU.
`score_threshold`	A `Tensor` типа `float32`. 0-мерный тензор с плавающей запятой, представляющий порог для принятия решения о том, когда следует удалить прямоугольники на основе оценки.
`pad_per_class`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если ложь, выходные прямоугольники, оценки и классы дополняются/обрезаются до `max_total_size`. Если истина, выходные прямоугольники, оценки и классы дополняются до длины `max_size_per_class`*`num_classes`, если это превышает `max_total_size`, в этом случае они обрезаются до `max_total_size`. По умолчанию ложь.
`clip_boxes`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`. Если истина, предполагается, что координаты прямоугольников находятся между [0, 1] и обрезаются выходные прямоугольники, если они выходят за пределы [0, 1]. Если ложь, обрезка не выполняется, и координаты прямоугольников выводятся как есть.
`name`	Название операции (необязательно).

Возвращаемые значения
Кортеж объектов `Tensor` (nmsed_boxes, nmsed_scores, nmsed_classes, valid_detections).
`nmsed_boxes`	A `Tensor` типа `float32`.
`nmsed_scores`	A `Tensor` типа `float32`.
`nmsed_classes`	A `Tensor` типа `float32`.
`valid_detections`	A `Tensor` типа `int32`.

© 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/raw_ops/CombinedNonMaxSuppression