tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV3

Жадно выбирает подмножество прямоугольных областей в порядке убывания оценки,

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.NonMaxSuppressionV3

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

удаляя прямоугольные области, которые имеют высокое перекрытие по отношению к площади (IOU) с ранее выбранными прямоугольными областями. Прямоугольные области с оценкой меньше, чем score_threshold удаляются. Прямоугольные области предоставляются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольной области, а координаты могут быть предоставлены в нормированном виде (т. е. лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютном. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала отсчёта в системе координат и, более общим образом, инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, перевод или отражения системы координат приводят к выбору одних и тех же прямоугольных областей алгоритмом. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входной набор прямоугольных областей, представляющих выбранные прямоугольные области. Координаты прямоугольных областей, соответствующие выбранным индексам, можно получить 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`. Must be one of the following types: `half`, `float32`. A 2-D float tensor of shape `[num_boxes, 4]`.
`scores`	A `Tensor`. Must have the same type as `boxes`. A 1-D float tensor of shape `[num_boxes]` representing a single score corresponding to each box (each row of boxes).
`max_output_size`	A `Tensor` of type `int32`. A scalar integer tensor representing the maximum number of boxes to be selected by non max suppression.
`iou_threshold`	A `Tensor`. Must be one of the following types: `half`, `float32`. A 0-D float tensor representing the threshold for deciding whether boxes overlap too much with respect to IOU.
`score_threshold`	A `Tensor`. Must have the same type as `iou_threshold`. A 0-D float tensor representing the threshold for deciding when to remove boxes based on score.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
A `Tensor` of type `int32`.

© 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/raw_ops/NonMaxSuppressionV3