tensorflow:: אופס:: NonMaxSuppressionWithOverlaps
#include <image_ops.h>בוחר בתאוותנות קבוצת משנה של תיבות תוחמות בסדר יורד של הניקוד,.
תַקצִיר
גיזום קופסאות בעלות חפיפה גבוהה עם קופסאות שנבחרו בעבר. תיבות תוחמות עם ציון נמוך מ- score_threshold מוסרות. ערכי חפיפה N-ב-n מסופקים כמטריצה מרובעת, המאפשרת להגדיר קריטריון חפיפה מותאם אישית (למשל, חיתוך על איחוד, חיתוך על פני שטח וכו').
הפלט של פעולה זו הוא קבוצה של מספרים שלמים המופיעים באינדקס לאוסף הקלט של תיבות תוחמות המייצגות את התיבות שנבחרו. לאחר מכן ניתן לקבל את קואורדינטות התיבה התוחמת המתאימות למדדים שנבחרו באמצעות tf.gather operation . לְדוּגמָה:
select_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps( חפיפות, ציונים, max_output_size, overlap_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indexes)
טיעונים:
- scope: אובייקט Scope
- חפיפות: טנזור צף דו-ממדי של צורה
[num_boxes, num_boxes]המייצג את ערכי חפיפת התיבה n-by-n. - ציונים: טנזור צף 1-D של צורה
[num_boxes]המייצג ניקוד בודד המתאים לכל תיבה (כל שורה של תיבות). - max_output_size: טנזור שלם סקלארי המייצג את המספר המרבי של תיבות שייבחרו על ידי דיכוי לא מקסימלי.
- overlap_threshold: טנזור צף 0-D המייצג את הסף להחלטה אם גם תיבות חופפות.
- score_threshold: טנזור צף 0-D המייצג את הסף להחלטה מתי להסיר תיבות על סמך ניקוד.
החזרות:
-
Output: טנסור שלם 1-D בצורת[M]המייצג את המדדים שנבחרו מהטנסור של התיבות, כאשרM <= max_output_size.
בנאים והורסים | |
|---|---|
NonMaxSuppressionWithOverlaps (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input overlaps, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input overlap_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold) |
תכונות ציבוריות | |
|---|---|
operation | |
selected_indices | |
תפקידים ציבוריים | |
|---|---|
node () const | ::tensorflow::Node * |
operator::tensorflow::Input () const | |
operator::tensorflow::Output () const | |
תכונות ציבוריות
מִבצָע
Operation operation
נבחרים_מדדים
::tensorflow::Output selected_indices
תפקידים ציבוריים
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 )
צוֹמֶת
::tensorflow::Node * node() const
מפעיל::tensorflow::קלט
operator::tensorflow::Input() const
אופרטור::tensorflow::פלט
operator::tensorflow::Output() const
אלא אם צוין אחרת, התוכן של דף זה הוא ברישיון Creative Commons Attribution 4.0 ודוגמאות הקוד הן ברישיון Apache 2.0. לפרטים, ניתן לעיין במדיניות האתר Google Developers. Java הוא סימן מסחרי רשום של חברת Oracle ו/או של השותפים העצמאיים שלה.
עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון UTC).
[null,null,["עדכון אחרון: 2025-07-26 (שעון 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```"]]