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title: BatchMultiClassNMS
description: "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。"
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# 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