解释这段代码：int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0;

这段代码用于将输入的检测框坐标进行处理，从 int8_t 类型转换为 float 类型，并进行 sigmoid 反函数的计算。具体解释如下：

1. `rx`、`ry`、`rw`、`rh` 分别表示输入数组 `input` 中的四个元素，通过索引计算得到。
2. 将 `rx`、`ry`、`rw`、`rh` 分别作为参数传入 `deqnt_affine_to_f32` 函数进行逆量化操作，并转换为 float 类型的数值。
3. 对 `box_x` 和 `box_y` 进行 sigmoid 反函数的计算，将结果乘以 2.0 并减去 0.5，将值映射到 (-0.5, 1.5) 的区间内。
4. 对 `box_w` 和 `box_h` 进行 sigmoid 反函数的计算，将结果乘以 2.0，将值映射到 (0, 2.0) 的区间内。

通过这样的处理，可以将输入的 int8_t 类型的检测框坐标转换为 float 类型，并进行逆量化和反函数的计算，得到实际的检测框位置和大小。