selected_indices:形状[M]的一维整数张量,表示从box张量中选择的指标,其中M <= max_output_size。 原链接:https://tensorflow.google.cn/versions/r1.9/api_docs/python/tf/image/non_max_suppression?hl=en
比如下面的图,来自于编程题中的图片,下面的这个车被多次检测到,存在多个边界框,保留概率最大的那个,去除掉与这个概率最大的边界框的IoU大于一个阙值的其余边界框。这个过程就成为非最大值抑制=NMS 函数原型: tf.image.non_max_suppression( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold=0.5, score_threshold=...
tf.image.combined_non_max_suppression() 函数详解 函数作用: tf.image.combined_non_max_suppression() 是TensorFlow 中的一个函数,用于在目标检测任务中执行非极大值抑制(NMS)。NMS 是一种常用的后处理技术,用于在多个边界框中选择最佳的边界框,同时去除那些重叠度较高且置信度较低的边界框,从而减少重复检测。
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
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...
tf.image.non_max_suppression() 2019-02-20 19:30 −... change_world 0 1948 SOFT-NMS (二) (non maximum suppression,非极大值抑制) 2019-09-30 16:32 −import numpy as npboxes = np.array([[200, 200, 400, 400], [220, 220, 420, 420], [200, 240, 400, 440], [240, 200, ...
>>> import tensorflow as tf >>> print(tf.image.non_max_suppression.__globals__['gen_image_...
# 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] - ...
self.add_image("shapes", image_id=i, path=None, width=width, height=height, bg_color=bg_color, shapes=shapes) def load_image(self, image_id): """ 依据给定的iamge_id产生对应图片。 通常这个函数是读取文件的,这里我们是依据image_id到image_info里面查找信息,再生成图片 ...
tf.image.non_max_suppression 例子 本文介绍了【tf.image.non_max_suppression 例子】相关内容,与您搜索的tf上架相关,助力开发者获取技术信息和云计算技术生态圈动态...请点击查阅更多详情。 来自:其他 查看更多 → 从0制作自定义镜像用于创建训练作业(Tensorflow+GPU) ...