static float prob[BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE]

这是一个静态的 float 数组，大小为 BATCH_SIZE * OUTPUT_SIZE。根据命名和常见约定，它很可能是用于存储模型对输入数据的预测结果的概率值。BATCH_SIZE 表示输入数据的批次大小，OUTPUT_SIZE 表示模型输出的大小（通常是分类数）。因此，整个数组可以看作是一个二维数组，其中第 i 行代表第 i 个输入在各个类别上的预测概率。

相关问题

float prob = 0; float sum_e = 0; for (int c=0; c< griding_num; c++) { float v = h0[c *cls_num_per_lane*lane_num + r*lane_num + l]; v = exp(v); sum_e += v; prob += v * (c+1); } prob /= sum_e; 详细描述一下这段代码含义

这段代码的主要作用是计算一个概率值。具体来说，它首先定义了两个浮点数变量 `prob` 和 `sum_e`，并将它们初始化为0。接下来，它通过一个循环遍历一个名为 `h0` 的一维数组，数组中的元素个数为 `griding_num * cls_num_per_lane * lane_num`。在每次循环中，它从 `h0` 中取出一个元素 `v`，然后对它进行了一些计算。具体来说，它使用了 `exp()` 函数对 `v` 进行求指数运算，然后将结果加到了变量 `sum_e` 中。同时，它还将 `v` 乘以一个系数 `(c+1)`，并将结果加到了变量 `prob` 中。最后，它将 `prob` 除以 `sum_e` 得到了最终的概率值。

值得注意的是，这段代码中的一些变量名和计算方式都是根据具体的应用场景而定的，因此可能需要了解更多上下文才能完全理解其中的意义。

解释代码 static int process(int8_t* input, int* anchor, int grid_h, int grid_w, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; int grid_len = grid_h * grid_w; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < 3; a++) { for (int i = 0; i < grid_h; i++) { for (int j = 0; j < grid_w; j++) { int8_t box_confidence = input[(PROP_BOX_SIZE * a + 4) * grid_len + i * grid_w + j]; if (box_confidence >= thres_i8) { int offset = (PROP_BOX_SIZE * a) * grid_len + i * grid_w + j; int8_t* in_ptr = input + offset; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(*in_ptr, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[grid_len], zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[2 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(in_ptr[3 * grid_len], zp, scale)) * 2.0; box_x = (box_x + j) * (float)stride; box_y = (box_y + i) * (float)stride; box_w = box_w * box_w * (float)anchor[a * 2]; box_h = box_h * box_h * (float)anchor[a * 2 + 1]; box_x -= (box_w / 2.0); box_y -= (box_h / 2.0); boxes.push_back(box_x); //push_back() 在Vector最后添加一个元素 boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); int8_t maxClassProbs = in_ptr[5 * grid_len]; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = in_ptr[(5 + k) * grid_len]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; } } } } return validCount; }

这段代码实现了一个目标检测的后处理函数。具体解释如下：

函数参数：
- `input`：输入的 int8_t 类型指针，表示模型输出的特征图。
- `anchor`：包围框的 anchor 锚点，用于计算检测框的位置和大小。
- `grid_h`、`grid_w`：特征图的高度和宽度。
- `height`、`width`：输入图像的高度和宽度。
- `stride`：特征图相对于输入图像的缩放因子。
- `boxes`：存储检测框位置和大小的向量。
- `objProbs`：存储目标置信度的向量。
- `classId`：存储目标类别的向量。
- `threshold`：目标置信度的阈值。
- `zp`、`scale`：量化参数，用于将 int8_t 类型转换为 float 类型。

函数功能：
1. 初始化有效目标计数 `validCount` 为 0。
2. 将阈值 `threshold` 经过反 sigmoid 函数转换为浮点数类型，并使用量化参数将其转换为 int8_t 类型，并赋值给 `thres_i8`。
3. 使用三重循环遍历特征图上的每个格子。
4. 在每个格子上，获取对应的检测框置信度 `box_confidence`，如果其大于等于阈值 `thres_i8`，则表示存在有效目标。
5. 计算检测框的偏移量 `offset`，并通过指针 `in_ptr` 指向对应的检测框信息。
6. 使用量化参数将检测框的位置和大小信息转换为浮点数类型，并进行逆 sigmoid 函数转换。
7. 根据格子的位置、缩放因子和 anchor 锚点，计算得到检测框的真实位置和大小。
8. 将计算得到的检测框位置和大小添加到 `boxes` 向量中。
9. 遍历目标类别，找到具有最大概率的类别，并记录其概率和类别编号。
10. 将目标置信度和类别编号添加到 `objProbs` 和 `classId` 向量中。
11. 增加有效目标计数 `validCount`。
12. 循环结束后，返回有效目标计数。

通过这样的处理过程，可以从模型输出的特征图中提取出有效的目标检测结果，并将检测框的位置、大小、目标置信度和类别编号存储在相应的向量中。