تدفق التوتر:: العمليات:: NonMaxSuppressionWithOverlaps
#include <image_ops.h>يختار بجشع مجموعة فرعية من المربعات المحيطة بترتيب تنازلي للنتيجة.
ملخص
تشذيب المربعات التي تتداخل بشكل كبير مع المربعات المحددة مسبقًا. تتم إزالة المربعات المحيطة ذات النقاط الأقل من score_threshold . يتم توفير قيم التداخل N-by-n كمصفوفة مربعة، مما يسمح بتحديد معيار تداخل مخصص (على سبيل المثال، التقاطع فوق الاتحاد، والتقاطع فوق المنطقة، وما إلى ذلك).
مخرجات هذه العملية عبارة عن مجموعة من الأعداد الصحيحة المفهرسة في مجموعة الإدخال للمربعات المحيطة التي تمثل المربعات المحددة. ويمكن بعد ذلك الحصول على إحداثيات المربع المحيط المقابلة للمؤشرات المحددة باستخدام tf.gather operation . على سبيل المثال:
Selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps (التداخلات، الدرجات، max_output_size،تداخل_threshold، Score_threshold)selected_boxes = tf.gather(boxes،select_indices)
الحجج:
- النطاق: كائن النطاق
- التداخلات: موتر عائم ثنائي الأبعاد ذو شكل
[num_boxes, num_boxes]يمثل قيم تراكب المربع n-by-n. - الدرجات: موتر عائم أحادي الأبعاد ذو شكل
[num_boxes]يمثل درجة واحدة تتوافق مع كل مربع (كل صف من المربعات). - max_output_size: موتر عددي صحيح يمثل الحد الأقصى لعدد المربعات التي سيتم تحديدها عن طريق القمع غير الأقصى.
- تداخل_العتبة: موتر عائم ذو أبعاد 0 يمثل العتبة لتحديد ما إذا كانت الصناديق تتداخل أيضًا.
- Score_threshold: موتر عائم ذو 0-D يمثل عتبة تحديد وقت إزالة المربعات بناءً على النتيجة.
العوائد:
-
Output: موتر عدد صحيح أحادي الأبعاد بالشكل[M]يمثل المؤشرات المحددة من موتر المربعات، حيثM <= max_output_size.
البنائين والمدمرين | |
|---|---|
NonMaxSuppressionWithOverlaps (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input overlaps, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input overlap_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold) |
الصفات العامة | |
|---|---|
operation | |
selected_indices | |
الوظائف العامة | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
الصفات العامة
عملية
Operation operation
Selected_indices
::tensorflow::Output selected_indices
الوظائف العامة
NonMaxSuppressionWithOverlaps
NonMaxSuppressionWithOverlaps( const ::tensorflow::Scope & scope, ::tensorflow::Input overlaps, ::tensorflow::Input scores, ::tensorflow::Input max_output_size, ::tensorflow::Input overlap_threshold, ::tensorflow::Input score_threshold )
العقدة
::tensorflow::Node * node() const
المشغل::tensorflow::الإدخال
operator::tensorflow::Input() const
المشغل::tensorflow::الإخراج
operator::tensorflow::Output() const
إنّ محتوى هذه الصفحة مرخّص بموجب ترخيص Creative Commons Attribution 4.0 ما لم يُنصّ على خلاف ذلك، ونماذج الرموز مرخّصة بموجب ترخيص Apache 2.0. للاطّلاع على التفاصيل، يُرجى مراجعة سياسات موقع Google Developers. إنّ Java هي علامة تجارية مسجَّلة لشركة Oracle و/أو شركائها التابعين.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-26 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],null,["# tensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps Class Reference\n\ntensorflow::ops::NonMaxSuppressionWithOverlaps\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 overlaps with previously selected boxes. Bounding boxes with score less than `score_threshold` are removed. N-by-n overlap values are supplied as square matrix, which allows for defining a custom overlap criterium (eg. intersection over union, intersection over area, etc.).\n\nThe 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:\n\nselected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps( overlaps, scores, max_output_size, overlap_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- overlaps: A 2-D float tensor of shape `[num_boxes, num_boxes]` representing the n-by-n box overlap values.\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- overlap_threshold: A 0-D float tensor representing the threshold for deciding whether boxes overlap too.\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| [NonMaxSuppressionWithOverlaps](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_with_overlaps_1af965488437d8cbc7c79e1c36eca2abb3)`(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)` overlaps, ::`[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)` overlap_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_with_overlaps_1a2f05b95bdafce0c5fc4a8269b35709e3) | [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_with_overlaps_1ab9ac497f027b7104d8ba5463a5a487ca) | `::`[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_with_overlaps_1a77c8843216c117ea9cc2597027f4a20e)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_with_overlaps_1a46f0366220ce965998602e5248c93070)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_with_overlaps_1a636de2d3e1a950d52efadd9bff02eb59)`() 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### NonMaxSuppressionWithOverlaps\n\n```gdscript\n NonMaxSuppressionWithOverlaps(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input overlaps,\n ::tensorflow::Input scores,\n ::tensorflow::Input max_output_size,\n ::tensorflow::Input overlap_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```"]]