tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV4

Жадно выбирает подмножество прямоугольных областей в порядке убывания оценки,

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения дополнительных сведений.

tf.compat.v1.raw_ops.NonMaxSuppressionV4

tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV4(
    boxes,
    scores,
    max_output_size,
    iou_threshold,
    score_threshold,
    pad_to_max_output_size=False,
    name=None
)

удаляя прямоугольные области с высоким перекрытием по площади пересечения и площади объединения (IOU) с ранее выбранными прямоугольными областями. Прямоугольные области с оценкой меньше score_threshold удаляются. Прямоугольные области предоставляются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольной области, и координаты могут быть предоставлены в нормализованном виде (т. е. лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютном. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат, и более общим образом инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, перевод или отражения системы координат приводят к тому, что алгоритм выбирает те же самые прямоугольные области. Вывод этой операции — набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольных областей, представляющих выбранные прямоугольные области. Координаты прямоугольных областей, соответствующие выбранным индексам, можно получить, используя 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`. Должно быть одним из следующих типов: `half`, `float32`. A 2-мерный float тензор формы `[num_boxes, 4]`.
`scores`	A `Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `boxes`. A 1-мерный float тензор формы `[num_boxes]` представляющий одиночную оценку, соответствующую каждой прямоугольной области (каждая строка прямоугольных областей).
`max_output_size`	A `Tensor` типа `int32`. A скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольных областей, которые должны быть выбраны с помощью не максимального подавления.
`iou_threshold`	A `Tensor`. Должно быть одним из следующих типов: `half`, `float32`. A 0-мерный float тензор, представляющий порог для определения того, пересекаются ли прямоугольные области слишком сильно по отношению к IOU.
`score_threshold`	A `Tensor`. Должно иметь тот же тип, что и `iou_threshold`. A 0-мерный float тензор, представляющий порог для определения того, когда следует удалять прямоугольные области на основе оценки.
`pad_to_max_output_size`	Необязательный `bool`. По умолчанию `False`. Если true, вывод `selected_indices` дополняется до длины `max_output_size`. По умолчанию false.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемое значение
Кортеж `Tensor` объектов (selected_indices, valid_outputs).
`selected_indices`	A `Tensor` типа `int32`.
`valid_outputs`	A `Tensor` типа `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/NonMaxSuppressionV4