mask-rcnn解读(二):clip_boxes_graph()

旧时模样 提交于 2019-12-06 05:08:06

此函数是利用deltas对box修正,我并没有详细说明,若有问题,欢迎留言交流:

def clip_boxes_graph(boxes, window):    """    boxes: [N, (y1, x1, y2, x2)]    window: [4] in the form y1, x1, y2, x2    """    # Split    wy1, wx1, wy2, wx2 = tf.split(window, 4)    y1, x1, y2, x2 = tf.split(boxes, 4, axis=1)    # Clip    y1 = tf.maximum(tf.minimum(y1, wy2), wy1)    x1 = tf.maximum(tf.minimum(x1, wx2), wx1)    y2 = tf.maximum(tf.minimum(y2, wy2), wy1)    x2 = tf.maximum(tf.minimum(x2, wx2), wx1)    clipped = tf.concat([y1, x1, y2, x2], axis=1, name="clipped_boxes")    clipped.set_shape((clipped.shape[0], 4))    return clipped
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