Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
тензорный поток:: опс:: NonMaxSuppressionV2
#include <image_ops.h> Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания количества очков.
Краткое содержание
обрезка блоков, которые имеют высокую степень пересечения-объединения (IOU), перекрываются с ранее выбранными блоками. Ограничительные рамки предоставляются в виде [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольника, а координаты могут быть предоставлены как нормализованные (т. е. лежащие в интервал [0, 1]) или абсолютный. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат. Обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, перевод или отражение системы координат приводит к тому, что алгоритм выбирает одни и те же поля.
Результатом этой операции является набор целых чисел, индексируемых во входную коллекцию ограничивающих рамок, представляющих выбранные рамки. Координаты ограничивающего прямоугольника, соответствующие выбранным индексам, затем можно получить с помощью tf.gather operation . Например:
selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(ящики, оценки, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)
Аргументы:
- область: объект области.
- box: двумерный тензор с плавающей запятой формы
[num_boxes, 4] . - оценки: одномерный тензор с плавающей запятой формы
[num_boxes] представляющий одну оценку, соответствующую каждому блоку (каждой строке блоков). - max_output_size: скалярный целочисленный тензор, представляющий максимальное количество полей, которые будут выбраны при немаксимальном подавлении.
- iou_threshold: тензор с плавающей запятой 0-D, представляющий порог для принятия решения о том, не слишком ли сильно перекрываются блоки по отношению к IOU.
Возврат:
-
Output : одномерный целочисленный тензор формы [M] , представляющий выбранные индексы из тензора блоков, где M <= max_output_size .
Публичные атрибуты
Общественные функции
узел
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
оператор::tensorflow::Выход
operator::tensorflow::Output() const
Если не указано иное, контент на этой странице предоставляется по лицензии Creative Commons "С указанием авторства 4.0", а примеры кода – по лицензии Apache 2.0. Подробнее об этом написано в правилах сайта. Java – это зарегистрированный товарный знак корпорации Oracle и ее аффилированных лиц.
Последнее обновление: 2025-07-26 UTC.
[null,null,["Последнее обновление: 2025-07-26 UTC."],[],[],null,["# tensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2 Class Reference\n\ntensorflow::ops::NonMaxSuppressionV2\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 intersection-over-union (IOU) overlap with previously selected boxes. Bounding boxes are supplied as \\[y1, x1, y2, x2\\], where (y1, x1) and (y2, x2) are the coordinates of any diagonal pair of box corners and the coordinates can be provided as normalized (i.e., lying in the interval \\[0, 1\\]) or absolute. Note that this algorithm is agnostic to where the origin is in the coordinate system. Note that this algorithm is invariant to orthogonal transformations and translations of the coordinate system; thus translating or reflections of the coordinate system result in the same boxes being selected by the algorithm.\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_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope) object\n- boxes: A 2-D float tensor of shape `[num_boxes, 4]`.\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- iou_threshold: A 0-D float tensor representing the threshold for deciding whether boxes overlap too much with respect to IOU.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.0/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| [NonMaxSuppressionV2](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v2_1aa344ba54e3c8ecdf351160841d620b90)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` scores, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_output_size, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` iou_threshold)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v2_1aa5c9890c89f51ea289a417dc96e5155e) | [Operation](/versions/r2.0/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [selected_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v2_1abd7f6df70942924aba1f37d144c96bf6) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.0/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_v2_1a74b7fd12711f34637858a5695ed0c654)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v2_1a204a073b24bbf63d20c616abcf020a48)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_v2_1aaf3f8cdfaf63a67e5f7afdc2eb714271)`() 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### NonMaxSuppressionV2\n\n```gdscript\n NonMaxSuppressionV2(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input scores,\n ::tensorflow::Input max_output_size,\n ::tensorflow::Input iou_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```"]]
