sanitize_bounding_boxes

torchvision.transforms.v2.functional.sanitize_bounding_boxes(bounding_boxes: Tensor, format: Optional[BoundingBoxFormat] = None, canvas_size: Optional[Tuple[int, int]] = None, min_size: float = 1.0, min_area: float = 1.0) → Tuple[Tensor, Tensor]

移除退化/無效的邊界框並返回對應的索引掩碼。

這將移除以下邊界框：

• 小於給定的 min_size 或 min_area：預設情況下，這也會移除退化框，例如 X2 <= X1 的框。

• 其任何座標位於對應影像之外。您可能希望先呼叫 clamp_bounding_boxes() 以避免不必要的移除。

建議在管道結束時呼叫它，在將輸入傳遞給模型之前。如果呼叫了 RandomIoUCrop，則呼叫此變換至關重要。如果您想額外小心，可以在所有可能修改邊界框的變換之後呼叫它，但在大多數情況下，只需在最後呼叫一次就足夠了。

引數：

• bounding_boxes (Tensor 或 BoundingBoxes) – 要清理的邊界框。

• format (str 或 BoundingBoxFormat, optional) – 邊界框的格式。如果 bounding_boxes 是 BoundingBoxes 物件，則必須將其設為 None。

• canvas_size (tuple of python:int, optional) – 邊界框的畫布大小（對應影像/影片的大小）。如果 bounding_boxes 是 BoundingBoxes 物件，則必須將其設為 None。

• min_size (float, optional) –

• min_area (float, optional) –

返回值：

有效的邊界框子集，以及對應的索引掩碼。該掩碼可用於對與邊界框相關的其他張量（例如標籤）進行子集選擇。

返回型別：

out (tuple of Tensors)