tf.raw_ops.NonMaxSuppression

Жадно выбирает подмножество ограничивающих рамок в порядке убывания оценок,

tf.raw_ops.NonMaxSuppression(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold=0.5, name=None
)

отбрасывая рамки, которые имеют большое перекрытие по пересечению над объединением (IOU) с ранее выбранными рамками. Координаты ограничивающих рамок задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов рамки; координаты можно задавать как нормализованные (то есть лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютные. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от положения начала координат в системе координат. Также алгоритм инвариантен относительно ортогональных преобразований и переносов системы координат; поэтому перенос или отражение системы координат приводит к выбору алгоритмом тех же рамок. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих выбранные рамки во входной коллекции ограничивающих рамок. Координаты ограничивающих рамок, соответствующие выбранным индексам, можно получить с помощью tf.gather operation. Например: selected_indices = tf.image.non_max_suppression( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)