mask-rcnn解读：clip_boxes_graph（）
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了mask-rcnn解读：clip_boxes_graph（）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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
以上是关于mask-rcnn解读：clip_boxes_graph（）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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