tf.raw_ops.NonMaxSuppressionWithOverlaps

Жадно выбирает подмножество прямоугольников в порядке убывания оценки,

Просмотр псевдонимов

Псевдонимы для миграции

См. Руководство по миграции для получения более подробной информации.

tf.compat.v1.raw_ops.NonMaxSuppressionWithOverlaps

tf.raw_ops.NonMaxSuppressionWithOverlaps(
    overlaps,
    scores,
    max_output_size,
    overlap_threshold,
    score_threshold,
    name=None
)

удаляя прямоугольники, которые имеют высокую степень перекрытия с ранее выбранными прямоугольниками. Прямоугольники с оценкой меньше, чем score_threshold удаляются. Значения перекрытия n-на-n предоставляются как квадратная матрица, что позволяет определить пользовательский критерий перекрытия (например, пересечение по объединению, пересечение по площади и т. д.).

Выход этой операции — набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольников, представляющих выбранные прямоугольники. Координаты прямоугольников, соответствующие выбранным индексам, можно получить с помощью tf.gather operation. Например:

selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps( overlaps, scores, max_output_size, overlap_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)

Аргументы
`overlaps`	A `Tensor` типа `float32`. A 2-мерный float-тензор формы `[num_boxes, num_boxes]` представляющий значения перекрытия прямоугольников.
`scores`	A `Tensor` типа `float32`. A 1-мерный float-тензор формы `[num_boxes]` представляющий одиночную оценку, соответствующую каждому прямоугольнику (каждая строка прямоугольников).
`max_output_size`	A `Tensor` типа `int32`. A скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество прямоугольников, которые должны быть выбраны с помощью подавления по не-максимуму.
`overlap_threshold`	A `Tensor` типа `float32`. A 0-мерный float-тензор, представляющий порог для решения, перекрываются ли прямоугольники слишком сильно.
`score_threshold`	A `Tensor` типа `float32`. A 0-мерный float-тензор, представляющий порог для решения, когда нужно удалять прямоугольники на основе оценки.
`name`	Имя операции (необязательно).

Возвращаемые значения
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/NonMaxSuppressionWithOverlaps