সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
টেনসরফ্লো :: অপস:: ননম্যাক্স দমন
#include <image_ops.h> লোভের সাথে স্কোরের নিচের ক্রম অনুসারে বাউন্ডিং বাক্সের একটি উপসেট নির্বাচন করে।
সারাংশ
পূর্বে নির্বাচিত বাক্সগুলির সাথে উচ্চ ইন্টারসেকশন-ওভার-ইউনিয়ন (IOU) ওভারল্যাপযুক্ত বাক্সগুলি ছাঁটাই। বাউন্ডিং বাক্সগুলি [y1, x1, y2, x2] হিসাবে সরবরাহ করা হয়, যেখানে (y1, x1) এবং (y2, x2) বাক্সের কোণগুলির যেকোনো তির্যক জোড়ার স্থানাঙ্ক এবং স্থানাঙ্কগুলিকে স্বাভাবিক হিসাবে প্রদান করা যেতে পারে (যেমন, শুয়ে থাকা) ব্যবধান [0, 1]) বা পরম। লক্ষ্য করুন যে এই অ্যালগরিদমটি অজ্ঞেয়বাদী যেখানে স্থানাঙ্ক ব্যবস্থায় উৎপত্তি। উল্লেখ্য যে এই অ্যালগরিদমটি অরথোগোনাল রূপান্তর এবং স্থানাঙ্ক সিস্টেমের অনুবাদের ক্ষেত্রে অপরিবর্তনীয়; এইভাবে স্থানাঙ্ক সিস্টেমের অনুবাদ বা প্রতিফলনের ফলে অ্যালগরিদম দ্বারা একই বাক্সগুলি নির্বাচন করা হয়। এই ক্রিয়াকলাপের আউটপুট হল পূর্ণসংখ্যার একটি সেট যা নির্বাচিত বাক্সগুলির প্রতিনিধিত্বকারী বাউন্ডিং বাক্সগুলির ইনপুট সংগ্রহে সূচী করে। বাউন্ডিং বক্স স্থানাঙ্ক নির্বাচিত সূচকগুলির সাথে সম্পর্কিত তারপর tf.gather operation ব্যবহার করে প্রাপ্ত করা যেতে পারে। যেমন: নির্বাচিত_সূচক = tf.image.non_max_suppression( বক্স, স্কোর, max_output_size, iou_threshold) Selected_boxes = tf.gather(বক্স, নির্বাচিত_সূচক)
যুক্তি:
- স্কোপ: একটি স্কোপ অবজেক্ট
- বাক্স: আকৃতির একটি 2-ডি ফ্লোট টেনসর
[num_boxes, 4] । - স্কোর: আকৃতির একটি 1-ডি ফ্লোট টেনসর
[num_boxes] প্রতিটি বাক্সের (প্রতিটি বাক্সের সারি) সাথে সম্পর্কিত একটি একক স্কোর প্রতিনিধিত্ব করে। - max_output_size: একটি স্কেলার পূর্ণসংখ্যা টেনসর যা সর্বাধিক সংখ্যক বাক্সের প্রতিনিধিত্ব করে যা অ-ম্যাক্স সাপ্রেশন দ্বারা নির্বাচন করা হবে।
ঐচ্ছিক বৈশিষ্ট্য (দেখুন Attrs ):
- iou_threshold: বাক্সগুলি IOU এর ক্ষেত্রে খুব বেশি ওভারল্যাপ করছে কিনা তা সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য থ্রেশহোল্ডের প্রতিনিধিত্বকারী একটি ফ্লোট।
রিটার্ন:
-
Output : একটি 1-ডি পূর্ণসংখ্যার টেনসর আকৃতির [M] বক্স টেনসর থেকে নির্বাচিত সূচকগুলিকে প্রতিনিধিত্ব করে, যেখানে M <= max_output_size ।
পাবলিক বৈশিষ্ট্য
পাবলিক ফাংশন
নোড
::tensorflow::Node * node() const
operator::tensorflow::Input() const
অপারেটর::টেনসরফ্লো::আউটপুট
operator::tensorflow::Output() const
পাবলিক স্ট্যাটিক ফাংশন
IouThreshold
Attrs IouThreshold(
float x
)
অন্য কিছু উল্লেখ না করা থাকলে, এই পৃষ্ঠার কন্টেন্ট Creative Commons Attribution 4.0 License-এর অধীনে এবং কোডের নমুনাগুলি Apache 2.0 License-এর অধীনে লাইসেন্স প্রাপ্ত। আরও জানতে, Google Developers সাইট নীতি দেখুন। Java হল Oracle এবং/অথবা তার অ্যাফিলিয়েট সংস্থার রেজিস্টার্ড ট্রেডমার্ক।
2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# tensorflow::ops::NonMaxSuppression Class Reference\n\ntensorflow::ops::NonMaxSuppression\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. The 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: selected_indices = tf.image.non_max_suppression( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)\n\nArguments:\n\n- scope: A [Scope](/versions/r2.1/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\n\u003cbr /\u003e\n\nOptional attributes (see [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/non-max-suppression/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1_1_attrs)):\n\n- iou_threshold: A float representing the threshold for deciding whether boxes overlap too much with respect to IOU.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReturns:\n\n- [Output](/versions/r2.1/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| [NonMaxSuppression](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1a9d86b1cd20b43d62327b4b497d6457d4)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` scores, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_output_size)` ||\n| [NonMaxSuppression](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1a1ab4c9ad2a00fb51e1dfd72bc9fc363b)`(const ::`[tensorflow::Scope](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/scope#classtensorflow_1_1_scope)` & scope, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` boxes, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` scores, ::`[tensorflow::Input](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/input#classtensorflow_1_1_input)` max_output_size, const `[NonMaxSuppression::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/non-max-suppression/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1_1_attrs)` & attrs)` ||\n\n| ### Public attributes ||\n|--------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [operation](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1a1959f5a68ba6d16064a93d86a1414712) | [Operation](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/operation#classtensorflow_1_1_operation) |\n| [selected_indices](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1ad4219ad3203cc7d4d8c96f8833d367fc) | `::`[tensorflow::Output](/versions/r2.1/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_1a4cad107f2f05bbb87deb2241ecad5f6e)`() const ` | `::tensorflow::Node *` |\n| [operator::tensorflow::Input](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1af7a9dd9e033cacef4e2771bdf3998725)`() const ` | ` ` ` ` |\n| [operator::tensorflow::Output](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1acb3c005a4bed5fc05b4eaae70457faca)`() const ` | ` ` ` ` |\n\n| ### Public static functions ||\n|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [IouThreshold](#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1a136de54e18cc497fc70fc94659efd6ae)`(float x)` | [Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/non-max-suppression/attrs#structtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression_1_1_attrs) |\n\n| ### Structs ||\n|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| [tensorflow::ops::NonMaxSuppression::Attrs](/versions/r2.1/api_docs/cc/struct/tensorflow/ops/non-max-suppression/attrs) | Optional attribute setters for [NonMaxSuppression](/versions/r2.1/api_docs/cc/class/tensorflow/ops/non-max-suppression#classtensorflow_1_1ops_1_1_non_max_suppression). |\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### NonMaxSuppression\n\n```gdscript\n NonMaxSuppression(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input scores,\n ::tensorflow::Input max_output_size\n)\n``` \n\n### NonMaxSuppression\n\n```gdscript\n NonMaxSuppression(\n const ::tensorflow::Scope & scope,\n ::tensorflow::Input boxes,\n ::tensorflow::Input scores,\n ::tensorflow::Input max_output_size,\n const NonMaxSuppression::Attrs & attrs\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``` \n\nPublic static functions\n-----------------------\n\n### IouThreshold\n\n```text\nAttrs IouThreshold(\n float x\n)\n```"]]
