tf.raw_ops.NonMaxSuppression

Жадно выбирает подмножество прямоугольных областей в порядке убывания оценки,

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

удаляя прямоугольные области, которые имеют высокое пересечение-над-объединением (IOU) перекрытие с ранее выбранными прямоугольными областями. Прямоугольные области предоставляются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой пары диагональных углов прямоугольной области, и координаты могут быть предоставлены как нормализованные (т.е., лежащие в интервале [0, 1]) или абсолютные. Обратите внимание, что этот алгоритм не зависит от того, где находится начало координат в системе координат. Обратите внимание, что этот алгоритм инвариантен к ортогональным преобразованиям и трансляциям системы координат; таким образом, переводы или отражения системы координат приводят к выбору одних и тех же прямоугольных областей алгоритмом. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольных областей, представляющих выбранные прямоугольные области. Координаты прямоугольных областей, соответствующие выбранным индексам, можно получить, используя 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)