コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
テンソルフロー::作戦:: NonMaxSuppressionV3
#include <image_ops.h>スコアの降順で境界ボックスのサブセットを貪欲に選択します。
まとめ
以前に選択したボックスと重複する交差オーバーユニオン (IOU) が高いボックスを削除します。スコアがscore_threshold未満の境界ボックスは削除されます。境界ボックスは [y1, x1, y2, x2] として指定されます。ここで (y1, x1) と (y2, x2) はボックスの角の対角ペアの座標であり、座標は正規化されたものとして提供できます (つまり、間隔 [0, 1]) または絶対値。このアルゴリズムは、座標系の原点がどこにあるかに依存せず、より一般的には、座標系の直交変換および平行移動に対して不変であることに注意してください。したがって、座標系の変換または反映により、同じボックスがアルゴリズムによって選択されます。この操作の出力は、選択されたボックスを表す境界ボックスの入力コレクションにインデックスを付ける整数のセットです。選択したインデックスに対応する境界ボックスの座標は、 tf.gather operationを使用して取得できます。例: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(boxes,scores,max_output_size,iou_threshold,score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
引数:
- スコープ:スコープオブジェクト
- box:
[num_boxes, 4]の形状の 2 次元浮動小数点テンソル。 - スコア: 各ボックス (ボックスの各行) に対応する単一のスコアを表す、形状
[num_boxes]の 1 次元浮動小数点テンソル。 - max_output_size: 非最大抑制によって選択されるボックスの最大数を表すスカラー整数テンソル。
- iou_threshold: IOU に関してボックスが重なりすぎるかどうかを決定するためのしきい値を表す 0 次元浮動小数点テンソル。
- core_threshold: スコアに基づいてボックスをいつ削除するかを決定するためのしきい値を表す 0 次元の浮動小数点テンソル。
戻り値:
-
Output : ボックス テンソルから選択されたインデックスを表す形状[M]の 1 次元整数テンソル ( M <= max_output_size 。
パブリック属性
公共機能
ノード
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
演算子::tensorflow::出力
operator::tensorflow::Output() const
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-07-26 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-07-26 UTC。"],[],[],null,["# tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV3 Class Reference\n\ntensorflow::ops::NonMaxSuppressionV3\n====================================\n\n`#include \u003cimage_ops.h\u003e`\n\nGreedily selects a subset of bounding boxes in descending order of score,.\n\nSummary\n-------\n\npruning away boxes that have high intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than `score_threshold` are removed. Bounding boxes are supplied as \\[y1, x1, y2, x2\\], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (i.e., lying in the interval \\[0, 1\\]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system and more generally is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm. The output of this operation is a set of integers indexing into the input collection of bounding boxes representing the selected boxes. The bounding box coordinates corresponding to the selected indices can then be obtained using the `tf.gather operation`. For example: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- boxes: A 2-D float tensor of shape `[num_boxes, 4]`.\n- scores: A 1-D float tensor of shape `[num_boxes]` representing a single score corresponding to each box (each row of boxes).\n- max_output_size: A scalar integer tensor representing the maximum number of boxes to be selected by non max suppression.\n- iou_threshold: A 0-D float tensor representing the threshold for deciding whether boxes overlap too much with respect to IOU.\n- score_threshold: A 0-D float tensor representing the threshold for deciding when to remove boxes based on score.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output): A 1-D integer tensor of shape `[M]` representing the selected indices from the boxes tensor, where `M \u003c= max_output_size`.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| ### Constructors and Destructors ||\n|---|---|\n| [NonMaxSuppressionV3](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v3_1a17764bb3f4d7a6fa8f7f7b3c62510435)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` scores, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_output_size, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` iou_threshold, ::`[tensorflow::Input](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` score_threshold)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v3_1a04f4f175f8c0cc6176fb555f9113418d) | [Operation](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [selected_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v3_1a31738ea2eda8ca1f5f7581f2379939c2) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r1.15/api_docs/cc/class/tensorflow/output#classtensorflow_1_1_output) |\n\n| ### Public functions ||\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------|\n| [node](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v3_1a116c420004985181682d064631cf727c)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v3_1a218f159eb67ca2415aa5dfaf8d566aca)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v3_1ad25f25b6aaeed58caf03e3adc092c5f7)`() const ` | ` ` ` ` |\n\nPublic attributes\n-----------------\n\n### operation\n\n```text\nOperation operation\n``` \n\n### selected_indices\n\n```scdoc\n::tensorflow::Output selected_indices\n``` \n\nPublic functions\n----------------\n\n### NonMaxSuppressionV3\n\n```gdscript\n NonMaxSuppressionV3(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input scores,\n ::tensorflow::Input max_output_size,\n ::tensorflow::Input iou_threshold,\n ::tensorflow::Input score_threshold\n)\n``` \n\n### node\n\n```gdscript\n::tensorflow::Node * node() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Input\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Input() const \n``` \n\n### operator::tensorflow::Output\n\n```gdscript\n operator::tensorflow::Output() const \n```"]]
