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 (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 нормированном виде (т. е. лежать 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 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 входной набор 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)