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tensorflow :: operaciones :: NonMaxSuppressionWithOverlaps
#include <image_ops.h> Selecciona codiciosamente un subconjunto de cuadros delimitadores en orden descendente de puntuación.
Resumen
podar las cajas que tienen una gran superposición con las cajas seleccionadas previamente. Se eliminan los cuadros score_threshold con una puntuación inferior a score_threshold . Los valores de superposición N-por-n se proporcionan 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 que se indexan 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:
selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps (superposiciones, puntuaciones, tamaño_de_salida_máx, umbral_superposición, umbral_de_calificación) selected_boxes = tf.gather (casillas, índices_seleccionados)
Argumentos:
- alcance: un objeto de alcance
- superposiciones: Un tensor flotante 2-D de forma
[num_boxes, num_boxes] representa los valores de superposición de los recuadros n-por-n. - puntuaciones: Un tensor flotante 1-D de forma
[num_boxes] representa una única puntuación correspondiente a cada casilla (cada fila de casillas). - max_output_size: un tensor entero escalar que representa el número máximo de casillas que se seleccionarán mediante la supresión no máxima.
- umbral_sobrepuesto: Un tensor flotante 0-D que representa el umbral para decidir si las cajas también se superponen.
- score_threshold: un tensor flotante 0-D que representa el umbral para decidir cuándo quitar casillas en función de la puntuación.
Devoluciones:
-
Output : Un tensor entero 1-D de forma [M] representa los índices seleccionados del tensor de cajas, donde M <= max_output_size .
Atributos públicos
Funciones publicas
nodo
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
operador :: tensorflow :: Salida
operator::tensorflow::Output() const
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Última actualización: 2020-04-20 (UTC)
[null,null,["Última actualización: 2020-04-20 (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```"]]
