如何用TensorRT BatchedNMS插件关联RetinaFace的人脸关键点

我用RetinaFaceNet做人脸检测，每个检测结果会输出三个独立的张量：

• 分数向量：存储每个人脸检测的置信度
• 边界框向量：存储每个人脸的定位框信息
• 关键点向量：存储每个人脸的5个关键点坐标

为了过滤重叠框，我想用TensorRT的BatchedNMS插件做NMS后处理——它能提供GPU加速的高效NMS实现，但有个问题：插件只输出NMS筛选后的边界框和对应分数，不会保留这些框在原始输入中的索引。

这直接导致我没法把保留下来的边界框和对应的人脸关键点关联起来，因为失去了原始索引的映射关系。

我需要一套能在NMS过程中维持边界框与关键点关联的方案，核心问题是：使用TensorRT的BatchedNMS插件时，如何匹配NMS后保留的边界框与人脸关键点？ 任何可行的实现思路或替代方案都欢迎。

模型结构截图（Netron工具生成）：

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saeed Masoomi