例如:selected_indices = tf.image。non_max_suppression(box, scores, max_output_size, iou_threshold)选择ted_boxes = tf。收集(盒、selected_indices) 参数: box: 形状的二维浮点张量[num_boxes, 4]。 scores: 形状[num_boxes]的一维浮点张量,表示每个盒子(每行盒子)对应的单个分数。 max_output_size: ...
Tensorflow.js是Google开发的开放源代码库,用于在浏览器或节点环境中运行机器学习模型以及深度学习神经网络。 .image.nonMaxSuppressionPaddedAsync() 函数用于基于 iou 异步执行限制框的非最大抑制,即联合的交集以及填充结果的机会。 用法: tf.image.nonMaxSuppressionPaddedAsync(boxes, scores, maxOutputSize, iouThre...
selected_indices=tf.image.non_max_suppression(boxes,scores,max_output_size,iou_thresholde) selected_boxes=tf.gather(boxes,selected_indices) 参数:boxes:2-D的float类型的,大小为[num_boxes,4]的张量; scores:1-D的float类型的大小为[num_boxes]代表上面boxes的每一行,对应的每一个box的一个score; max_...
tf.image.non_max_suppression importtensorflowastfimportnumpyasnp from kerasimportbackendasKrects=np.asarray([[1,2,3,4],[1,3,3,4],[1,3,4,4],[1,1,4,4],[1,1,3,4]],dtype=np.float32)scores=np.asarray([0.4,0.5,0.72,0.9,0.45],dtype=np.float32)importdatetimewithtf.Session()ass...
基于tensorflow的图像处理(二) tf.image的使用方法,目录一、函数列表二、tensorflow图像处理函数1、图像编码处理2、图像大小调整3、图像翻转4、图像色彩调整5、处理框标准三、图像预处理完整样例四、重要的API1、tf.image.resize_bilinear2、tf.image.non_max_suppression3
>>> import tensorflow as tf >>> print(tf.image.non_max_suppression.__globals__['gen_image_...
think-image 2019-12-19 17:18 − 1、添加水印,添加.ico图片水印会报错 2、添加文字水印,fontAwesome.otf、fontawesome-webfont.ttf会乱码;simkai.ttf可用... pengcx 0 451 max-width 2019-12-13 16:27 − max-width 语法: max-width:<length> | <percentage> | none 默认值:none 适用于:除...
used in tf.image.non_max_suppression...tf.variables_initializer([max_boxes_tensor])) # initialize variable max_boxes_tensor # Use tf.image.non_max_suppression...of indices corresponding to boxes you keep ### START CODE HERE ### (≈ 1 line) nms_indices = tf.image.non_max_suppression...
selected_indices, _ = tf.image.non_max_suppression_with_scores(boxes, conf, 30, 0.3) boxes = tf.gather(boxes, selected_indices, name="boxes") conf = tf.gather(conf, selected_indices, name="conf") classes = tf.gather(classes, selected_indices, name="classes") ...
# non max suppression (do not distinguish different classes) # ref: https://tensorflow.google.cn/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression # box (x, y, w, h) -> box (x1, y1, x2, y2) 得到边框 上四条边的中心点 _boxes = tf.stack([boxes[:, 0] - ...