贪心地按分数的降序选择边界框的子集。
用法
tf.image.non_max_suppression_overlaps(
overlaps, scores, max_output_size, overlap_threshold=0.5,
score_threshold=float('-inf'), name=None
)参数
-
overlaps形状为[num_boxes, num_boxes]的二维浮点数Tensor，表示n-by-n 框重叠值。 -
scores形状为[num_boxes]的一维浮点数Tensor，表示对应于每个框(每行框)的单个分数。 -
max_output_size一个标量整数Tensor，表示非最大抑制要选择的最大框数。 -
overlap_threshold一个 0-D 浮点张量，表示用于确定框相对于提供的重叠值是否重叠过多的阈值。 -
score_threshold一个 0-D 浮点张量，表示根据分数决定何时移除框的阈值。 -
name操作的名称(可选)。
返回
-
selected_indices形状为[M]的一维整数Tensor表示从重叠张量中选择的索引，其中M <= max_output_size。
修剪掉与先前选择的框有高度重叠的框。 N-by-n 重叠值以方阵形式提供。此操作的输出是一组整数，索引到表示所选框的边界框的输入集合中。然后可以使用tf.gather 操作获得与所选索引对应的边界框坐标。例如：
selected_indices = tf.image.non_max_suppression_overlaps(
overlaps, scores, max_output_size, iou_threshold)
selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)相关用法
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注：本文由纯净天空筛选整理自tensorflow.org大神的英文原创作品 tf.image.non_max_suppression_overlaps。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。