tensoreflusso:: ops:: NonMaxSuppressionV3

#include <image_ops.h>

Seleziona avidamente un sottoinsieme di riquadri di delimitazione in ordine decrescente di punteggio.

Riepilogo

eliminando le caselle che hanno un'elevata sovrapposizione di intersezione su unione (IOU) con le caselle precedentemente selezionate. I riquadri di delimitazione con punteggio inferiore a score_threshold vengono rimossi. I riquadri di delimitazione vengono forniti come [y1, x1, y2, x2], dove (y1, x1) e (y2, x2) sono le coordinate di qualsiasi coppia diagonale di angoli del riquadro e le coordinate possono essere fornite come normalizzate (ovvero, giacenti in l'intervallo [0, 1]) o assoluto. Si noti che questo algoritmo è indipendente dalla posizione dell'origine nel sistema di coordinate e più in generale è invariante rispetto alle trasformazioni ortogonali e alle traslazioni del sistema di coordinate; quindi la traslazione o le riflessioni del sistema di coordinate comportano la selezione delle stesse caselle da parte dell'algoritmo. L'output di questa operazione è un insieme di numeri interi indicizzati nella raccolta di input di riquadri di delimitazione che rappresentano i riquadri selezionati. Le coordinate del riquadro di delimitazione corrispondenti agli indici selezionati possono quindi essere ottenute utilizzando l' tf.gather operation . Ad esempio: selezionato_indices = tf.image.non_max_suppression_v2(box, punteggi, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selezionato_boxes = tf.gather(boxes, selezionato_indices)

Argomenti:

  • scope: un oggetto Scope
  • boxs: un tensore float 2-D di forma [num_boxes, 4] .
  • punteggi: un tensore float 1-D di forma [num_boxes] che rappresenta un singolo punteggio corrispondente a ciascuna casella (ogni riga di caselle).
  • max_output_size: un tensore intero scalare che rappresenta il numero massimo di caselle da selezionare mediante la soppressione non massima.
  • iou_threshold: un tensore float 0-D che rappresenta la soglia per decidere se le scatole si sovrappongono troppo rispetto a IOU.
  • score_threshold: un tensore float 0-D che rappresenta la soglia per decidere quando rimuovere le caselle in base al punteggio.

Resi:

  • Output : un tensore intero 1-D di forma [M] che rappresenta gli indici selezionati dal tensore delle caselle, dove M <= max_output_size .

Costruttori e distruttori

NonMaxSuppressionV3 (const :: tensorflow::Scope & scope, :: tensorflow::Input boxes, :: tensorflow::Input scores, :: tensorflow::Input max_output_size, :: tensorflow::Input iou_threshold, :: tensorflow::Input score_threshold)

Attributi pubblici

operation
selected_indices

Funzioni pubbliche

node () const
::tensorflow::Node *
operator::tensorflow::Input () const
operator::tensorflow::Output () const

Attributi pubblici

operazione 

Operation operation

indici_selezionati 

::tensorflow::Output selected_indices

Funzioni pubbliche

NonMaxSuppressionV3 

 NonMaxSuppressionV3(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input boxes,
  ::tensorflow::Input scores,
  ::tensorflow::Input max_output_size,
  ::tensorflow::Input iou_threshold,
  ::tensorflow::Input score_threshold
)

nodo 

::tensorflow::Node * node() const

operatore::tensorflow::Input 

 operator::tensorflow::Input() const

operatore::tensorflow::Output

 operator::tensorflow::Output() const