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 перекрытие по площади пересечения и площади объединения (IOU) с ранее выбранными прямоугольными областями. Прямоугольные области задаются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) — координаты любой диагональной пары углов прямоугольной области, а координаты могут быть заданы в нормализованном виде (т. е. лежащими в интервале [0, 1]) или в абсолютном виде. 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 сдвигам системы координат; таким образом, сдвиги или отражения системы координат приводят к выбору тех же прямоугольных областей алгоритмом. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входной набор прямоугольных областей, представляющих выбранные прямоугольные области. Координаты прямоугольных областей, 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)