tf.image.combined_non_max_suppression

Жадно выбирает подмножество прямоугольных областей в порядке убывания оценки.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.image.combined_non_max_suppression

tf.image.combined_non_max_suppression(
    boxes, scores, max_output_size_per_class, max_total_size, iou_threshold=0.5,
    score_threshold=float('-inf'), pad_per_class=False, clip_boxes=True,
    name=None
)

Данная операция выполняет неполное подавление по входам в рамках каждой группы, по всем классам. Она отбрасывает прямоугольные области, имеющие высокое пересечение с ранее выбранными прямоугольными областями (IOU). Границы прямоугольных областей предоставляются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольной области, и координаты могут быть предоставлены в нормализованном (т.е., лежащем в интервале [0, 1]) или абсолютном формате. Обратите внимание, что данный алгоритм не зависит от начала координат в системе координат. Также обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, сдвиги или отражения системы координат приводят к выбору тех же прямоугольных областей алгоритмом. Выходной результат этой операции — финальные тензоры прямоугольных областей, оценок и классов, полученные после выполнения неполного подавления.

Аргументы
`boxes`	4-мерный плавающий `Tensor` с формой `[batch_size, num_boxes, q, 4]`. Если `q` равно 1, то используются одинаковые прямоугольные области для всех классов, в противном случае, если `q` равно количеству классов, используются прямоугольные области, специфичные для класса.
`scores`	3-мерный плавающий `Tensor` с формой `[batch_size, num_boxes, num_classes]` представляющий одиночную оценку, соответствующую каждой прямоугольной области (каждая строка прямоугольных областей).
`max_output_size_per_class`	Целочисленная скалярная величина `Tensor` представляющая максимальное количество прямоугольных областей, которые должны быть выбраны подавлением по максимуму (NMS) на класс
`max_total_size`	Скалярная величина, представляющая максимальное количество сохранённых прямоугольных областей по всем классам.
`iou_threshold`	Величина с плавающей точкой, представляющая порог для определения, перекрываются ли прямоугольные области слишком сильно относительно IOU.
`score_threshold`	Величина с плавающей точкой, представляющая порог для определения, когда нужно удалить прямоугольные области на основе оценки.
`pad_per_class`	Если ложно, выходные прямоугольные области NMS, оценки и классы заполняются/обрезаются до `max_total_size`. Если истинно, выходные прямоугольные области NMS, оценки и классы заполняются до длины `max_size_per_class`*`num_classes`, если это значение превышает `max_total_size`, то оно обрезается до `max_total_size`. По умолчанию ложно.
`clip_boxes`	Если истинно, координаты выходных прямоугольных областей NMS будут обрезаны до [0, 1]. Если ложно, выводите координаты прямоугольных областей как есть. По умолчанию истинно.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
`'nmsed_boxes'`	Тензор float32 [batch_size, max_detections, 4], содержащий прямоугольные области, не подвергшиеся подавлению по максимуму (NMS).
`'nmsed_scores'`	Тензор float32 [batch_size, max_detections], содержащий оценки для прямоугольных областей.
`'nmsed_classes'`	Тензор float32 [batch_size, max_detections], содержащий класс для прямоугольных областей.
`'valid_detections'`	Тензор int32 [batch_size], указывающий количество корректных детектирований на элемент группы. Только верхние valid_detections[i] элементы в nms_boxes[i], nms_scores[i] и nms_class[i] являются корректными. Остальные элементы заполняются нулями.

© 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/r2.4/api_docs/python/tf/image/combined_non_max_suppression