NonMaxSuppressionV5

NonMaxSuppressionV5 classe final pública

Avidamente seleciona um subconjunto de caixas delimitadoras em ordem decrescente de pontuação,

podar as caixas que têm alta sobreposição de intersecção sobre união (IOU) com as caixas previamente selecionadas. Caixas delimitadoras com pontuação inferior a `score_threshold` são removidas. As caixas delimitadoras são fornecidas como [y1, x1, y2, x2], onde (y1, x1) e (y2, x2) são as coordenadas de qualquer par diagonal de cantos da caixa e as coordenadas podem ser fornecidas como normalizadas (ou seja, situadas em o intervalo [0, 1]) ou absoluto. Observe que este algoritmo é agnóstico em relação a onde a origem está no sistema de coordenadas e, mais geralmente, é invariante para transformações ortogonais e traduções do sistema de coordenadas; assim, a tradução ou reflexos do sistema de coordenadas resulta nas mesmas caixas sendo selecionadas pelo algoritmo. A saída desta operação é um conjunto de indexação de inteiros na coleção de entrada de caixas delimitadoras que representam as caixas selecionadas. As coordenadas da caixa delimitadora correspondentes aos índices selecionados podem então ser obtidas usando a `operação tf.gather`. Por exemplo: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2 (caixas, pontuações, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather (boxes, selected_indices) Este op também suporta um modo Soft-NMS (com ponderação gaussiana) (cf Bodla et al , https://arxiv.org/abs/1704.04503) em que as caixas reduzem a pontuação de outras caixas sobrepostas em vez de causar diretamente a poda delas. Para habilitar este modo Soft-NMS, defina o parâmetro `soft_nms_sigma` para ser maior que 0.

Classes aninhadas

classe

NonMaxSuppressionV5.Options

Atributos opcionais para NonMaxSuppressionV5

Métodos Públicos

estática <T estende Number> NonMaxSuppressionV5 <T>	criar ( Scope escopo, Operando <T> caixas, Operando <T> partituras, Operando <Integer> maxOutputSize, Operando <T> iouThreshold, Operando <T> scoreThreshold, Operando <T> softNmsSigma, Options ... Opções) Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação NonMaxSuppressionV5.
estáticos NonMaxSuppressionV5.Options	padToMaxOutputSize (booleano padToMaxOutputSize)
Output <Integer>	selectedIndices () Um tensor inteiro 1-D de forma `[M]` representando os índices selecionados do tensor de caixas, onde `M <= max_output_size`.
Output <T>	selectedScores () Um tensor flutuante 1-D de forma `[M]` representando as pontuações correspondentes para cada caixa selecionada, onde `M <= max_output_size`.
Output <Integer>	validOutputs () Um tensor inteiro 0-D que representa o número de elementos válidos em `selected_indices`, com os elementos válidos aparecendo primeiro.

Métodos herdados

De classe org.tensorflow.op.PrimitiveOp

final booleano	é igual a (obj Object)
final int	hashCode ()
Operação	op () Retorna o subjacente Operation
corda final	toString ()

Da classe java.lang.Object

boleano	equals (arg0 Object)
aula final <?>	getClass ()
int	hashCode ()
vazio final	notificar ()
vazio final	notifyAll ()
Fragmento	toString ()
vazio final	wait (longa arg0, int arg1)
vazio final	wait (arg0 de comprimento)
vazio final	wait ()

Métodos Públicos

public static NonMaxSuppressionV5 <T> create ( Scope escopo, Operando <T> caixas, Operando <T> pontuação, Operando <Integer> maxOutputSize, Operando <T> iouThreshold, Operando <T> scoreThreshold, Operando <T> softNmsSigma, Opções .. . opções)

Método de fábrica para criar uma classe envolvendo uma nova operação NonMaxSuppressionV5.

Parâmetros

alcance	escopo atual
caixas	Um tensor flutuante 2-D de formato `[num_boxes, 4]`.
pontuações	Um tensor flutuante 1-D de forma `[num_boxes]` representando uma única pontuação correspondente a cada caixa (cada linha de caixas).
maxOutputSize	Um tensor escalar inteiro que representa o número máximo de caixas a serem selecionadas por supressão não máxima.
iouThreshold	Um tensor flutuante 0-D que representa o limite para decidir se as caixas se sobrepõem demais em relação ao IOU.
scoreThreshold	Um tensor flutuante 0-D que representa o limite para decidir quando remover as caixas com base na pontuação.
softNmsSigma	Um tensor flutuante 0-D que representa o parâmetro sigma para Soft NMS; consulte Bodla et al (cf https://arxiv.org/abs/1704.04503). Quando `soft_nms_sigma = 0.0` (que é o padrão), voltamos ao NMS padrão (rígido).
opções	carrega valores de atributos opcionais

Devoluções

• uma nova instância de NonMaxSuppressionV5

public static NonMaxSuppressionV5.Options padToMaxOutputSize (Boolean padToMaxOutputSize)

Parâmetros

padToMaxOutputSize	Se verdadeiro, a saída `selected_indices` é preenchida para ter o comprimento` max_output_size`. O padrão é falso.

pública Output <Integer> selectedIndices ()

Um tensor inteiro 1-D de forma `[M]` representando os índices selecionados do tensor de caixas, onde `M <= max_output_size`.

pública Output <T> selectedScores ()

Um tensor flutuante 1-D de forma `[M]` representando as pontuações correspondentes para cada caixa selecionada, onde `M <= max_output_size`. As pontuações diferem apenas das pontuações de entrada correspondentes ao usar Soft NMS (ou seja, quando `soft_nms_sigma> 0`)

pública Output <Integer> validOutputs ()

Um tensor inteiro 0-D que representa o número de elementos válidos em `selected_indices`, com os elementos válidos aparecendo primeiro.