BatchMultiClassNMS

功能

计算输入Tensor boxes和scores的NMS，支持多个batch和class，抑制那些非极大值的元素，保留极大值元素。

输入

• boxes：输入Tensor，其中shape为[batch，num_anchors，num_classes，4]，batch表示图片的batch大小， num_anchors表示框数，num_classes表示检测类别。4 是指“x0”、“x1”、“y0”和“y1”。数据类型支持float16、float32。
• scores：输入Tensor，表示框，其中shape为[batch, num_anchors, num_classes]，数据类型支持float16、float32。
• clip_window（可选）：输入Tensor，表示窗口大小，其中shape为[batch, 4]，数据类型支持float16、float32。
• num_valid_boxes（可选）：输入Tensor，表示每个批次的有效框编号，数据类型支持int32。

属性

• score_threshold：数据类型为float，指定分数筛选器。
• iou_threshold：数据类型为float，表示IOU重叠判断阈值。
• max_size_per_class：数据类型为int，指定每个类的nms输出编号。
• max_total_size：数据类型为int，指定每批的nms输出数。
• change_coordinate_frame（可选）：数据类型为bool，表示是否在裁剪后标准化坐标。
• transpose_box（可选）：数据类型为bool，表示是否在此操作之前插入转置必须为 “false”。

输出

• nmsed_boxes：输出Tensor，指定每批的输出NMS框，数据类型支持float16、float32。
• nmsed_scores：输出Tensor，指定每批的输出NMS分数，数据类型支持float16、float32。
• nmsed_classes：输出Tensor，指定每个批次的输出NMS类，数据类型支持float16、float32。
• nmsed_num：输出Tensor，指定nmsed_boxes的有效数量，数据类型支持int32。

约束与限制

无。

支持的ONNX版本

Opset v8/v9/v10/v11/v12/v13/v14/v15/v16