tf.raw_ops.CombinedNonMaxSuppression

Жадно выбирает подмножество прямоугольников в порядке убывания оценки,

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

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 для входов по каждой группе и по всем классам. Удаляет прямоугольники, которые имеют высокое перекрытие по отношению к IOU (intersection-over-union) с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольника, и координаты могут быть заданы в нормализованном виде (т. е. лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютных. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало 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 тому, что алгоритм выбирает те же самые прямоугольники. Выход этой операции — конечные тензоры прямоугольников, оценок и классов, полученные после выполнения не максимального подавления.

Аргументы
`boxes`	A `Tensor` типа `float32`. 4-мерный тензор с плавающей точкой формы `[batch_size, num_boxes, q, 4]`. Если `q` равно 1, то используются одинаковые прямоугольники для всех классов, в противном случае, если `q` равно количеству классов, используются прямоугольники, специфичные для каждого класса.
`scores`	A `Tensor` типа `float32`. 3-мерный тензор с плавающей точкой формы `[batch_size, num_boxes, num_classes]` представляющий одиночную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждая строка прямоугольников).
`max_output_size_per_class`	A `Tensor` типа `int32`. Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые будут выбраны подавлением не максимальных значений для каждого класса.
`max_total_size`	A `Tensor` типа `int32`. Скаляр, представляющий максимальное количество прямоугольников, сохранённых по всем классам.
`iou_threshold`	A `Tensor` типа `float32`. 0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения того, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно по IOU.
`score_threshold`	A `Tensor` типа `float32`. 0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения того, нужно ли удалять прямоугольники на основе оценки.
`pad_per_class`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если false, выходные прямоугольники, оценки и классы заполняются/обрезаются до `max_total_size`. Если true, выходные прямоугольники, оценки и классы заполняются до длины `max_size_per_class`*`num_classes`, если это превышает `max_total_size`, в противном случае они обрезаются до `max_total_size`. По умолчанию false.
`clip_boxes`	Необязательный `bool`. По умолчанию `True`. Если true, предполагается, что координаты прямоугольников лежат в диапазоне [0, 1], и выходные прямоугольники обрезаются, если они выходят за пределы [0, 1]. Если false, обрезка не выполняется, и координаты прямоугольников выводятся как есть.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Кортеж из `Tensor` объектов (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/r2.4/api_docs/python/tf/raw_ops/CombinedNonMaxSuppression