Question

注意：tf.image.non_max_suppression没有做我正在寻找的事情！

我试图执行类似于Canny edge detector的非最大抑制（NMS）。具体来说，如果2D数组中的NMS是窗口中的最大值，则它将保留一个值，否则将其抑制（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]]

如果我们将窗口大小视为3 x 3，则结果应为

[[0 0 0 0 0 0] [0 4 0 0 5 0] [0 0 0 0 0 0]]

我在tf.image和tf.nn内搜索过，无法找到执行此操作的任何内容。是否存在执行NMS的代码？如果没有，我怎样才能在Tensorflow（Python）中有效地实现NMS？

谢谢！

编辑：我提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步（即没有下采样）的最大池和窗口大小，然后使用{{1检查该值是否等于最大池值，如果不是则设置为0。还有更好的方法吗？

Answer 1

回答我自己的问题（虽然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()

张量非最大抑制

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