tf.image.non_max_suppression_padded

Жадно выбирает подмножество прямоугольников с границами, отсортированных по убыванию оценки.

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.image.non_max_suppression_padded

tf.image.non_max_suppression_padded(
    boxes,
    scores,
    max_output_size,
    iou_threshold=0.5,
    score_threshold=float('-inf'),
    pad_to_max_output_size=False,
    name=None,
    sorted_input=False,
    canonicalized_coordinates=False,
    tile_size=512
)

Выполняет алгоритмически эквивалентную операцию tf.image.non_max_suppression с добавлением необязательного параметра, который заполняет вывод нулями до размера max_output_size. Результат этой операции — кортеж, содержащий набор целых чисел, индексирующих входной набор прямоугольников с границами, представляющий выбранные прямоугольники, и количество действительных индексов в наборе индексов. Координаты прямоугольников с границами, соответствующие выбранным индексам, можно получить, используя операции tf.slice и tf.gather. Например:

selected_indices_padded, num_valid = tf.image.non_max_suppression_padded(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold,
    score_threshold, pad_to_max_output_size=True)
selected_indices = tf.slice(
    selected_indices_padded, tf.constant([0]), num_valid)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы
`boxes`	тензор ранга 2 или выше с формой [..., num_boxes, 4]. Размеры, кроме последних двух, являются размерностями пакета.
`scores`	тензор ранга 1 или выше с формой [..., num_boxes].
`max_output_size`	целочисленная скалярная величина `Tensor`, представляющая максимальное количество прямоугольников, которые необходимо выбрать с помощью подавления не максимальных. Обратите внимание, что установка этого значения на большое число может привести к ошибке OOM в зависимости от рабочей нагрузки системы.
`iou_threshold`	число с плавающей запятой, представляющее порог для определения того, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно относительно IoU (пересечение над объединением).
`score_threshold`	число с плавающей запятой, представляющее порог для оценок прямоугольников. Прямоугольники с оценкой, не большей этого порога, будут подавлены.
`pad_to_max_output_size`	нужно ли заполнять вывод idx до max_output_size. Должно быть установлено в True, когда входной набор — пакет изображений.
`name`	имя операции.
`sorted_input`	логическое значение, указывающее, отсортированы ли входные прямоугольники и оценки по убыванию оценки.
`canonicalized_coordinates`	если координаты прямоугольников заданы как `[y_min, x_min, y_max, x_max]`, установка в True исключит избыточные вычисления для канонизации координат прямоугольников.
`tile_size`	целое число, представляющее количество прямоугольников в плитке, т. е. максимальное количество прямоугольников на изображение, которые можно использовать для подавления других прямоугольников параллельно; большее tile_size означает большую параллельность и потенциально больше ненужной работы.

Возвращаемое значение

idx: тензор с формой [..., num_boxes], представляющий индексы, выбранные с помощью подавления не максимальных. Ведущие размерности — это размерности пакета входных прямоугольников. Все числа находятся в диапазоне [0, num_boxes). Для каждого изображения (т. е., idx[i]) только первые num_valid[i] индексы (т. е., idx[i][:num_valid[i]]) действительны. num_valid: тензор ранга 0 или выше с формой [...], представляющий количество действительных индексов в idx. Его размерности — это размерности пакета входных прямоугольников.

Raises ValueError: при установке pad_to_max_output_size в False для входного пакета.

Возвращаемое значение
idx: тензор с формой [..., num_boxes], представляющий индексы, выбранные с помощью подавления не максимальных. Ведущие размерности — это размерности пакета входных прямоугольников. Все числа находятся в диапазоне [0, num_boxes). Для каждого изображения (т. е., idx[i]) только первые num_valid[i] индексы (т. е., idx[i][:num_valid[i]]) действительны. num_valid: тензор ранга 0 или выше с формой [...], представляющий количество действительных индексов в idx. Его размерности — это размерности пакета входных прямоугольников.
`Raises`	ValueError: при установке pad_to_max_output_size в False для входного пакета.

© 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_padded