tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV3

Жадно выбирает подмножество прямоугольников по убыванию оценки,

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.NonMaxSuppressionV3

tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV3(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold, name=None
)

удаляя прямоугольники, которые имеют высокое перекрытие по площади пересечения к площади объединения (IOU) с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники с оценкой меньше score_threshold удаляются. Прямоугольники предоставляются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольника, и координаты могут быть предоставлены в нормализованном виде (т. е. в интервале [0, 1]) или в абсолютных значениях. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало отсчета в системе координат, и, более того, инвариантен к ортогональным преобразованиям и трансляциям системы координат; таким образом, трансляция или отражение системы координат приводят к тому, что алгоритм выбирает те же самые прямоугольники. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольников, соответствующие выбранным индексам, затем могут быть получены с помощью tf.gather operation. Например: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы
`boxes`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `float32`. A 2-мерный тензор с плавающей точкой формы `[num_boxes, 4]`.
`scores`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `boxes`. A 1-мерный тензор с плавающей точкой формы `[num_boxes]` представляющий единственную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждая строка в boxes).
`max_output_size`	A `Tensor` типа `int32`. Скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны с помощью подавления по не-максимуму.
`iou_threshold`	A `Tensor`. Должен быть одним из следующих типов: `half`, `float32`. A 0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения того, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно относительно IOU.
`score_threshold`	A `Tensor`. Должен иметь тот же тип, что и `iou_threshold`. A 0-мерный тензор с плавающей точкой, представляющий порог для определения, когда необходимо удалить прямоугольники на основе оценки.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращает
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/NonMaxSuppressionV3