source/export/gluoncv_model_export.py [100:111]:
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
            for index, bbox in enumerate(mx_bounding_boxes[0]):
                prob = float(mx_scores[0][index][0])
                if prob < 0.0:
                    continue

                [x_min, y_min, x_max, y_max] = bbox
                x_min = int(x_min / scale_ratio)
                y_min = int(y_min / scale_ratio)
                x_max = int(x_max / scale_ratio)
                y_max = int(y_max / scale_ratio)
                bbox_coords.append([x_min, y_min, x_max, y_max])
                bbox_scores.append([prob])
- - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -



source/neo/eval.py [144:155]:
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        for index, bbox in enumerate(mx_bounding_boxes[0]):
            prob = float(mx_scores[0][index][0])
            if prob < 0.0:
                continue

            [x_min, y_min, x_max, y_max] = bbox
            x_min = int(x_min / scale_ratio)
            y_min = int(y_min / scale_ratio)
            x_max = int(x_max / scale_ratio)
            y_max = int(y_max / scale_ratio)
            bbox_coords.append([x_min, y_min, x_max, y_max])
            bbox_scores.append([prob])
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