tf.image.non_max_suppression
| Просмотреть исходный код на GitHub |
Жадно выбирает подмножество прямоугольников, отсортированных по убыванию оценки.
tf.image.non_max_suppression(
boxes, scores, max_output_size, iou_threshold=0.5,
score_threshold=float('-inf'), name=None
)
Удаляет прямоугольники, которые имеют значительное перекрытие (IOU) с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов прямоугольника, и координаты могут быть заданы в нормированном виде (т. е., лежащие в интервале [0, 1]) или в абсолютных значениях. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат. Обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и трансляциям системы координат; таким образом, трансляция или отражения системы координат приводят к выбору одних и тех же прямоугольников алгоритмом. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольников, соответствующие выбранным индексам, могут быть получены с помощью операции tf.gather. Например:
selected_indices = tf.image.non_max_suppression(
boxes, scores, max_output_size, iou_threshold)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
| Аргументы | |
|---|---|
boxes | Массив с плавающей точкой 2-мерного типа Tensor формы [num_boxes, 4]. |
scores | Массив с плавающей точкой 1-мерного типа Tensor формы [num_boxes] , представляющий одну оценку для каждого прямоугольника (каждая строка прямоугольников). |
max_output_size | Скалярное целое число Tensor , представляющее максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны с помощью подавления не-максимумов. |
iou_threshold | Вещественное число, представляющее порог для определения, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно с точки зрения IOU. |
score_threshold | Вещественное число, представляющее порог для определения, когда следует удалять прямоугольники на основе оценки. |
name | Имя операции (необязательно). |
| Возвращаемые значения | |
|---|---|
selected_indices | Массив с целыми числами 1-мерного типа Tensor формы [M] , представляющий выбранные индексы из тензора прямоугольников, 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/r2.4/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression
