컬렉션을 사용해 정리하기
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텐서플로우:: 작전:: NonMaxSuppressionWithOverlaps
#include <image_ops.h> 점수의 내림차순으로 경계 상자의 하위 집합을 탐욕스럽게 선택합니다.
요약
이전에 선택한 상자와 많이 겹치는 상자를 잘라냅니다. 점수가 score_threshold 보다 작은 경계 상자가 제거됩니다. Nxn 중첩 값은 정사각형 행렬로 제공되므로 사용자 정의 중첩 기준(예: 합집합에 대한 교차점, 영역에 대한 교차점 등)을 정의할 수 있습니다.
이 작업의 출력은 선택한 상자를 나타내는 경계 상자의 입력 컬렉션을 인덱싱하는 정수 집합입니다. 선택한 인덱스에 해당하는 경계 상자 좌표는 tf.gather operation 사용하여 얻을 수 있습니다. 예를 들어:
selected_indices = tf.image.non_max_suppression_with_overlaps(overlaps, 점수, max_output_size,overlap_threshold, Score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
인수:
- 범위: 범위 개체
- overlaps: nxn 상자 중첩 값을 나타내는
[num_boxes, num_boxes] 모양의 2D 부동 텐서. - 점수: 각 상자(상자의 각 행)에 해당하는 단일 점수를 나타내는
[num_boxes] 모양의 1차원 부동 소수점 텐서입니다. - max_output_size: 최대가 아닌 억제로 선택할 최대 상자 수를 나타내는 스칼라 정수 텐서.
- overlap_threshold: 상자도 겹치는지 여부를 결정하기 위한 임계값을 나타내는 0차원 부동 텐서입니다.
- Score_threshold: 점수에 따라 상자를 제거할 시기를 결정하기 위한 임계값을 나타내는 0-D 부동 텐서입니다.
보고:
-
Output : 상자 텐서에서 선택된 인덱스를 나타내는 [M] 모양의 1차원 정수 텐서. 여기서 M <= max_output_size .
공개 속성
공공 기능
마디
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
연산자::텐서플로우::출력
operator::tensorflow::Output() const
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최종 업데이트: 2025-07-26(UTC)
[null,null,["최종 업데이트: 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```"]]
