tf.image.non_max_suppression_overlaps

Жадно выбирает подмножество прямоугольников, отсортированных по убыванию оценки.

Просмотреть псевдонимы

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.image.non_max_suppression_overlaps

tf.image.non_max_suppression_overlaps(
    overlaps,
    scores,
    max_output_size,
    overlap_threshold=0.5,
    score_threshold=float('-inf'),
    name=None
)

Удаляет прямоугольники, которые имеют высокую степень перекрытия с ранее выбранными прямоугольниками. Значения перекрытия n-на-n предоставляются как квадратная матрица. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входное множество 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_overlaps(
    overlaps, scores, max_output_size, iou_threshold)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы
`overlaps`	Матрица с плавающей запятой 2D `Tensor` размера `[num_boxes, num_boxes]` , представляющая значения перекрытия прямоугольников n-на-n.
`scores`	Матрица с плавающей запятой 1D `Tensor` размера `[num_boxes]` , представляющая отдельный балл для каждого прямоугольника (каждая строка прямоугольников).
`max_output_size`	Целочисленная скалярная величина `Tensor` , представляющая максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны методом подавления не максимальных.
`overlap_threshold`	Скалярное тензорное значение с плавающей запятой, представляющее порог для определения, слишком ли сильно перекрываются прямоугольники относительно предоставленных значений перекрытия.
`score_threshold`	Скалярное тензорное значение с плавающей запятой, представляющее порог для определения, когда необходимо удалить прямоугольники на основе оценки.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
`selected_indices`	Целочисленная матрица 1D `Tensor` размера `[M]` , представляющая выбранные индексы из тензора перекрытий, где `M <= max_output_size`.

© 2022 The TensorFlow Authors. All rights reserved.
Licensed under the Creative Commons Attribution License 4.0.
Code samples licensed under the Apache 2.0 License.
https://www.tensorflow.org/versions/r2.9/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression_overlaps