Python mxnet.symbol.contrib.box_nms用法及代碼示例

用法:
mxnet.symbol.contrib.box_nms(data=None, overlap_thresh=_Null, valid_thresh=_Null, topk=_Null, coord_start=_Null, score_index=_Null, id_index=_Null, background_id=_Null, force_suppress=_Null, in_format=_Null, out_format=_Null, name=None, attr=None, out=None, **kwargs)

參數：

data：(Symbol) - 輸入
overlap_thresh：(float, optional, default=0.5) - 重疊(IoU)閾值以抑製分數較小的對象。
valid_thresh：(float, optional, default=0) - 將輸入框過濾到分數大於 valid_thresh 的輸入框。
topk：(int, optional, default='-1') - 將 nms 應用於分數遞減的 topk 框，-1 表示沒有限製。
coord_start：(int, optional, default='2') - 連續 4 個坐標的起始索引。
score_index：(int, optional, default='1') - 框的分數/置信度索引。
id_index：(int, optional, default='-1') - 可選，類類別的索引，-1 禁用。
background_id：(int, optional, default='-1') - 可選，背景類的 id，在 nms 中將被忽略。
force_suppress：(boolean, optional, default=0) - 可選，如果設置為 false 並提供id_index，則 nms 將僅適用於屬於同一類別的框
in_format：({'center', 'corner'},optional, default='corner') - 輸入框編碼類型。 “corner” 表示框編碼為 [xmin, ymin, xmax, ymax]，“center” 表示框編碼為 [x, y, width, height]。
out_format：({'center', 'corner'},optional, default='corner') - 輸出框編碼類型。 “corner” 表示框編碼為 [xmin, ymin, xmax, ymax]，“center” 表示框編碼為 [x, y, width, height]。
name：(string, optional.) - 結果符號的名稱。

結果符號。

返回類型：

Symbol

對輸入應用非最大抑製。

輸出將根據 score 以降序排序。重疊大於 overlap_thresh 的框，較小的分數和背景框將被移除並填充 -1，將記錄相應的位置以進行反向傳播。

在back-propagation期間，梯度會根據輸入索引複製到原來的位置。對於已被抑製的位置，in_grad 將被分配為 0。總而言之，漸變會粘在其框上，將根據其在輸入中的原始索引移動或丟棄。

輸入要求：

1. Input tensor have at least 2 dimensions, (n, k), any higher dims will be regarded
as batch, e.g. (a, b, c, d, n, k) == (a*b*c*d, n, k)
2. n is the number of boxes in each batch
3. k is the width of each box item.

默認情況下，框是 [id, score, xmin, ymin, xmax, ymax, ...]，允許附加元素。

id_index ：可選，使用 -1 忽略，如果 force_suppress=False 很有用，這意味著如果一個是 apple 而另一個是 car ，我們將跳過高度重疊的框。
background_id ：可選，默認值=-1，背景框的類 id，當 id_index >= 0 時有用，這意味著具有背景 id 的框將在 nms 之前被過濾。
coord_start ：必填，默認=2，4個坐標的起始索引。支持兩種格式：
- corner: [xmin, ymin, xmax, ymax]
- center: [x, y, width, height]
score_index：必填，默認=1，盒子得分/置信度。當兩個框重疊 IOU > overlap_thresh 時，分數較小的框將被抑製。
in_format 和 out_format ：默認='corner'，指定輸入/輸出框格式。

例子：

x = [[0, 0.5, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2], [1, 0.4, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2],
     [0, 0.3, 0.1, 0.1, 0.14, 0.14], [2, 0.6, 0.5, 0.5, 0.7, 0.8]]
box_nms(x, overlap_thresh=0.1, coord_start=2, score_index=1, id_index=0,
    force_suppress=True, in_format='corner', out_typ='corner') =
    [[2, 0.6, 0.5, 0.5, 0.7, 0.8], [0, 0.5, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2],
     [-1, -1, -1, -1, -1, -1], [-1, -1, -1, -1, -1, -1]]
out_grad = [[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1], [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2],
            [0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3, 0.3], [0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4]]
# exe.backward
in_grad = [[0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2], [0, 0, 0, 0, 0, 0],
           [0, 0, 0, 0, 0, 0], [0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]]

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自apache.org大神的英文原創作品 mxnet.symbol.contrib.box_nms。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

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