注:tf.image.non_max_suppression
不符合我的要求!
我正在尝试执行类似于 Canny edge detector 的非最大抑制 (NMS) .具体来说,二维数组上的 NMS 将保留一个值,如果它是窗口内的最大值,否则抑制它(设置为 0)。
例如,考虑矩阵
[[3 2 1 4 2 3]
[1 4 2 1 5 2]
[2 2 3 2 1 3]]
如果我们考虑 3 x 3
的窗口大小,那么结果应该是
[[0 0 0 0 0 0]
[0 4 0 0 5 0]
[0 0 0 0 0 0]]
我四处搜索,但在 tf.image
和 tf.nn
中找不到执行此操作的任何内容。某处是否有执行 NMS 的代码?如果没有,如何在 Tensorflow (Python) 中高效地实现 NMS?
谢谢!
编辑:我想出了一种方法来解决这个问题,但我不确定是否有更好的方法:采用 1 个步幅(即没有下采样)和窗口大小的最大池,然后使用 tf. where
检查值是否等于最大池值,如果不等于则设置为 0。有没有更好的办法?
最佳答案
回答我自己的问题(尽管对更好的解决方案持开放态度):
import tensorflow as tf
import numpy as np
def non_max_suppression(input, window_size):
# input: B x W x H x C
pooled = tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, window_size, window_size, 1], strides=[1,1,1,1], padding='SAME')
output = tf.where(tf.equal(input, pooled), input, tf.zeros_like(input))
# NOTE: if input has negative values, the suppressed values can be higher than original
return output # output: B X W X H x C
sess = tf.InteractiveSession()
x = np.array([[3,2,1,4,2,3],[1,4,2,1,5,2],[2,2,3,2,1,3]], dtype=np.float32).reshape([1,3,6,1])
inp = tf.Variable(x)
out = non_max_suppression(inp, 3)
sess.run(tf.global_variables_initializer())
print out.eval().reshape([3,6])
'''
[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
[ 0. 4. 0. 0. 5. 0.]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0.]]
'''
sess.close()
关于python - Tensorflow 非极大值抑制,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/42879109/