Organízate con las colecciones
Guarda y clasifica el contenido según tus preferencias.
flujo tensor:: operaciones:: Supresión no máxima con superposiciones
#include <image_ops.h>
Selecciona con avidez un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.
Resumen
podando las cajas que tienen superposiciones altas con las cajas previamente seleccionadas. Se eliminan los cuadros delimitadores con una puntuación inferior a score_threshold
. Los valores de superposición N por n se suministran como una matriz cuadrada, lo que permite definir un criterio de superposición personalizado (por ejemplo, intersección sobre unión, intersección sobre área, etc.).
El resultado de esta operación es un conjunto de números enteros indexados en la colección de entrada de cuadros delimitadores que representan los cuadros seleccionados. Las coordenadas del cuadro delimitador correspondientes a los índices seleccionados se pueden obtener utilizando la tf.gather operation
. Por ejemplo:
índices_seleccionados = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps(superposiciones, puntuaciones, tamaño_salida_máximo, umbral_superposición, umbral_puntuación) cajas_seleccionadas = tf.gather(cuadros, índices_seleccionados)
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- superposiciones: un tensor flotante 2-D de forma
[num_boxes, num_boxes]
que representa los valores de superposición de cuadros n por n. - puntuaciones: un tensor flotante 1-D de forma
[num_boxes]
que representa una puntuación única correspondiente a cada cuadro (cada fila de cuadros). - max_output_size: un tensor entero escalar que representa el número máximo de cuadros que se seleccionarán mediante supresión no máxima.
- overlay_threshold: un tensor flotante 0-D que representa el umbral para decidir si las cajas también se superponen.
- score_threshold: tensor flotante 0-D que representa el umbral para decidir cuándo eliminar cuadros según la puntuación.
Devoluciones:
-
Output
: un tensor entero 1-D de forma [M]
que representa los índices seleccionados del tensor de cajas, donde M <= max_output_size
.
Atributos públicos
Funciones públicas
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operador::tensorflow::Salida
operator::tensorflow::Output() const
A menos que se indique lo contrario, el contenido de esta página está sujeto a la licencia Reconocimiento 4.0 de Creative Commons y las muestras de código están sujetas a la licencia Apache 2.0. Para obtener más información, consulta las políticas del sitio web de Google Developers. Java es una marca registrada de Oracle o sus afiliados.
Última actualización: 2025-07-26 (UTC).
[null,null,["Última actualización: 2025-07-26 (UTC)."],[],[],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```"]]