Python tf.raw_ops.GenerateBoundingBoxProposals用法及代码示例

此操作根据 arXiv:1506.01497 中的 eq.2 从给定的边界框(bbox_deltas)编码的 wrt 锚生成感兴趣区域

用法

tf.raw_ops.GenerateBoundingBoxProposals(
    scores, bbox_deltas, image_info, anchors, nms_threshold, pre_nms_topn, min_size,
    post_nms_topn=300, name=None
)

参数

scores Tensor 类型为 float32 。一个形状为 [num_images, height, width, num_achors] 的 4-D 浮点张量包含给定锚点的盒子分数，可以是未排序的。
bbox_deltas Tensor 类型为 float32 。形状为 [num_images, height, width, 4 x num_anchors] 的 4-D 浮点张量。针对每个锚点编码框。坐标以 [dy, dx, dh, dw] 的形式给出。
image_info Tensor 类型为 float32 。形状为[num_images, 5] 的二维浮点张量，包含图像信息高度、宽度、比例。
anchors Tensor 类型为 float32 。形状为 [num_anchors, 4] 的二维浮点张量，用于说明锚框。框的格式为 [y1, x1, y2, x2]。
nms_threshold Tensor 类型为 float32 。非最大抑制阈值的标量浮点张量。
pre_nms_topn Tensor 类型为 int32 。要用作输入的最高得分框数量的标量 int 张量。
min_size Tensor 类型为 float32 。一个标量浮点张量。任何尺寸小于min_size 的框都将被丢弃。
post_nms_topn 可选的 int 。默认为 300 。一个整数。输出中的最大 rois 数。
name 操作的名称(可选)。

Tensor 对象的元组(rois，roi_probabilities)。
rois Tensor 类型为 float32 。
roi_probabilities Tensor 类型为 float32 。

The op selects top `pre_nms_topn` scoring boxes, decodes them with respect to anchors,
  applies non-maximal suppression on overlapping boxes with higher than
  `nms_threshold` intersection-over-union (iou) value, discarding boxes where shorter
  side is less than `min_size`.
  Inputs:
  `scores`:A 4D tensor of shape [Batch, Height, Width, Num Anchors] containing the scores per anchor at given position
  `bbox_deltas`:is a tensor of shape [Batch, Height, Width, 4 x Num Anchors] boxes encoded to each anchor
  `anchors`:A 1D tensor of shape [4 x Num Anchors], representing the anchors.
  Outputs:
  `rois`:output RoIs, a 3D tensor of shape [Batch, post_nms_topn, 4], padded by 0 if less than post_nms_topn candidates found.
  `roi_probabilities`:probability scores of each roi in 'rois', a 2D tensor of shape [Batch,post_nms_topn], padded with 0 if needed, sorted by scores.

相关用法

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.raw_ops.GenerateBoundingBoxProposals。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。

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