如何在ONNX模型中集成Non-Max Suppression (NMS)算子？

在ONNX（Open Neural Network Exchange）模型中，Non-Max Suppression (NMS)是一个常用的操作，用于从一组检测到的框（bounding boxes）中选择概率最高的且不会遮挡其他预测结果的框。要在ONNX模型中集成NMS算子，你需要：

1. **添加NMS Op**：首先，在设计神经网络结构的时候，如果你需要应用NMS作为最后一步来筛选出最终的目标候选，通常会在最后一层的输出上加上一个`NonMaxSuppression`节点。ONNX库中有对应的`onnx::NonMaxSuppression`算子。

<node name="nms" op_type="NonMaxSuppression"
      inputs="boxes: boxes, scores: scores, max_output_boxes_per_class: num_detections, iou_threshold: nms_iou, score_threshold: score_threshold">
  <attribute name="center_point_box_format" i="0"/>
  <attribute name="normalized" i="1"/>
  <attribute name="top_k" f="200"/>
  <!-- 其他可能的属性如：max_output_size_at_each_level等 -->
</node>

这里的`boxes`、`scores`分别代表边框坐标和置信度分数；`num_detections`指每个类别允许的最大输出框数，`nms_iou`和`score_threshold`则是NMS操作的关键参数。

2. **配置参数**：根据应用场景调整NMS的参数，比如IOU阈值（IoU threshold）、得分阈值（score threshold），以控制哪些框会被保留。

3. **验证和转换模型**：使用ONNX工具如onnxmltools或TensorFlow、PyTorch等框架将包含NMS的模型导出为ONNX格式，并确保在运行时环境中支持该操作。

4. **部署**：将ONNX模型导入到支持ONNX的深度学习推理平台（如TensorRT、Docker等）或直接在兼容ONNX的编程语言环境中使用。