tensorflow非最大值抑制函数的论点“分数”对这个函数做了什么？
tensorflow非最大值抑制函数的论点“分数”对这个函数做了什么？
提问于 2018-02-13 04:35:57
我阅读了关于NMS功能的文档，并且了解了NMS的工作原理。我不清楚的是这个函数的分数论点。我认为NMS首先查看右下角坐标并根据它进行排序，然后计算IoU，然后丢弃一些IoU大于您设置的阈值的框。在这一理论中，分数论证绝对没有任何作用，而这份文件对分数论点并没有太多的说明。我想知道这个论点是如何影响函数的。谢谢。
回答 1
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发布于 2018-02-13 07:13:35
scores参数决定排序顺序。方法scores tf.image.non_max_suppression经过(贪婪地，因此所有输入条目都被覆盖)输入边框(由该参数决定)，只从那些与已经选定的框不重叠(超过iou_threshold)的边框中选择。
NMS首先查看右下角坐标并根据其进行排序，然后计算IoU.
这是不正确的，你能找到任何资源，使你这样想吗？
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/48759535
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