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matrix_nms

paddle.fluid.layers. matrix_nms ( bboxes, scores, score_threshold, post_threshold, nms_top_k, keep_top_k, use_gaussian=False, gaussian_sigma=2., background_label=0, normalized=True, return_index=False, name=None ) [源代码]

Matrix NMS

该OP使用Matrix NMS算法对边界框(bounding box)和评分(scores)执行多类非极大值抑制(NMS)。

如果提供 score_threshold 阈值且 nms_top_k 大于-1,则选择置信度分数最大的k个框。 然后按照Matrix NMS算法对分数进行衰减。经过抑制后,如果 keep_top_k 大于-1, 则每张图片最终保留 keep_top_k 个检测框。

在NMS步骤后,如果keep_top_k大于-1,则每个图像最多保留keep_top_k个框(bounding box)。

参数:
  • bboxes (Variable) - 形为[N,M,4]的3-D张量,表示将预测M个边界框的预测位置, N是批大小(batch size)。当边界框(bounding box)大小等于4时,每个边界框有四个坐标值,布局为[xmin,ymin,xmax,ymax]。数据类型为float32或float64。

  • scores (Variable) – 形为[N,C,M]的3-D张量,表示预测的置信度。 N是批大小(batch size),C是种类数目,M是边界框bounding box的数量。对于每个类别,存在对应于M个边界框的总M个分数。请注意,M等于bboxes的第二维。数据类型为float32或float64。

  • score_threshold (float) – 过滤掉低置信度分数的边界框的阈值。

  • post_threshold (float) – 经过NMS衰减后,过滤掉低置信度分数的边界框的阈值。

  • nms_top_k (int) – 基于 score_threshold 的过滤检测后,根据置信度保留的最大检测次数。

  • keep_top_k (int) – 经过NMS抑制后, 最终保留的最大检测次数。如果设置为 -1 ,则则保留全部。

  • use_gaussian (bool) – 是否使用高斯函数衰减。默认值:False 。

  • gaussian_sigma (float) – 高斯函数的Sigma值,默认值:2.0 。

  • background_label (int) – 背景标签(类别)的索引,如果设置为 0 ,则忽略背景标签(类别)。如果设置为 -1 ,则考虑所有类别。默认值:0

  • normalized (bool) – 检测是否已经经过正则化。默认值:True 。

  • return_index (bool) – 是否同时返回保留检测框的序号。默认值:False 。

  • name (str|None) – 具体用法请参见 cn_api_guide_Name ,一般无需设置,默认值为None。

返回:
  • Out (Variable) - 形为[No,6]的2-D LoDTensor,表示检测结果。每行有6个值:[标签label,置信度confidence,xmin,ymin,xmax,ymax]。或形为[No,10]的2-D LoDTensor,用来表示检测结果。 每行有10个值:[标签label,置信度confidence,x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4]。 No是检测的总数。 如果对所有图像都没有检测到的box,则lod将设置为{1},而Out仅包含一个值-1。 (1.3版本之后,当未检测到box时,lod从{0}更改为{1})

  • Index (Variable) - 形为[No,1]的2-D LoDTensor,表示检测结果在整个批次中的序号。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
boxes = fluid.data(name='bboxes', shape=[None,81, 4],
                          dtype='float32', lod_level=1)
scores = fluid.data(name='scores', shape=[None,81],
                          dtype='float32', lod_level=1)
out = fluid.layers.matrix_nms(bboxes=boxes,
                              scores=scores,
                              background_label=0,
                              score_threshold=0.5,
                              post_threshold=0.1,
                              nms_top_k=400,
                              keep_top_k=200,
                              normalized=False)

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