tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV4

Жадно выбирает подмножество прямоугольных областей в порядке убывания оценки,

tf.raw_ops.NonMaxSuppressionV4(
    boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold,
    pad_to_max_output_size=False, name=None
)

удаляя прямоугольные области, которые имеют высокий перекрывающийся процент пересечений (IOU) с ранее выбранными прямоугольными областями. Прямоугольные области с оценкой меньше, чем score_threshold удаляются. Прямоугольные области предоставляются как [y1, x1, y2, x2], где (y1, x1) и (y2, x2) являются координатами любой диагональной пары углов прямоугольной области, а координаты могут быть предоставлены как нормированные (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, и, более общо, инвариантен к ортогональным преобразованиям и сдвигам системы координат; таким образом, сдвиги или отражения системы координат приводят к тому, что алгоритм выбирает те же прямоугольные области. Результатом этой операции является набор целых чисел, индексирующих входную коллекцию прямоугольных областей, представляющих выбранные прямоугольные области. Координаты прямоугольных областей, соответствующие выбранным индексам, могут быть получены с помощью tf.gather operation. Например: selected_indices = tf.image.non_max_suppression_v2( boxes, scores, max_output_size, iou_threshold, score_threshold) selected_boxes = tf.gather(boxes, selected_indices)