// 计算 anchor box 的坐标 for (int z = 0; z < D; ++z) { for (int y = 0; y < H; ++y) { for (int x = 0; x < W; ++x) { for (int a = 0; a < anchors.size(); ++a) { windows.row(index) << oz[z], oh[y], ow[x], anchors[a][0], anchors[a][1], anchors[a][2]; ++index; } } } }

这段代码是用于计算目标检测中的 anchor boxes 的坐标。其中，D、H 和 W 分别表示特征图的深度、高度和宽度，anchors 是一个包含多个 anchor boxes 的数组，每个 anchor box 是一个三元组 (w, h, aspect_ratio)，表示它的宽度、高度和宽高比。这段代码通过四重循环枚举所有可能的空间位置和 anchor box，然后计算每个 anchor box 的中心坐标和宽高，将它们存储在一个矩阵中返回。

相关问题

Eigen::ArrayXXd windows(D * H * W * anchors.size(), 6); //Eigen::MatrixXd windows(D * H * W * anchors.size(), 6); int index = 0; Eigen::VectorXd oz(D), oh(H), ow(W); for (int z = 0; z < D; ++z) { oz[z] = offset + z * stride; } for (int y = 0; y < H; ++y) { oh[y] = offset + y * stride; } for (int x = 0; x < W; ++x) { ow[x] = offset + x * stride; } // 计算 anchor box 的坐标 for (int z = 0; z < D; ++z) { for (int y = 0; y < H; ++y) { for (int x = 0; x < W; ++x) { for (int a = 0; a < anchors.size(); ++a) { windows.row(index) << oz[z], oh[y], ow[x], anchors[a][0], anchors[a][1], anchors[a][2]; ++index; } } } } return windows;

这段代码是目标检测中计算所有 anchor boxes 的位置和大小的函数。首先，代码定义了一个 Eigen::ArrayXXd 类型的矩阵 windows，用于存储所有 anchor boxes 的位置和大小信息。矩阵的行数为 D * H * W * anchors.size()，表示总共有这么多个 anchor boxes，每个 anchor box 的信息包含 6 个数值，分别是它的中心坐标 (oz, oh, ow) 和宽高比 (w, h, aspect_ratio)。

接下来，代码通过三个循环分别计算 D、H 和 W 个方向上 anchor boxes 的中心坐标。其中，offset 表示特征图的起始位置，stride 表示每个 anchor box 的步长。假设特征图的大小为 DxHxW，anchor box 的数量为 N，那么这三个循环的时间复杂度为 O(DxHxW)。

最后，代码通过四重循环枚举所有可能的空间位置和 anchor box，计算每个 anchor box 的中心坐标和宽高，将它们存储在矩阵 windows 中，并返回该矩阵。这四重循环的时间复杂度为 O(DxHxWxN)，其中 N 表示 anchor box 的数量。因此，该函数的总时间复杂度为 O(DxHxWxN)。

解释代码：int post_process(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* input2, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 8 int stride0 = 8; int grid_h0 = model_in_h / stride0; int grid_w0 = model_in_w / stride0; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, (int*)anchor0, grid_h0, grid_w0, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); // stride 16 int stride1 = 16; int grid_h1 = model_in_h / stride1; int grid_w1 = model_in_w / stride1; int validCount1 = 0; validCount1 = process(input1, (int*)anchor1, grid_h1, grid_w1, model_in_h, model_in_w, stride1, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[1], qnt_scales[1]); // stride 32 int stride2 = 32; int grid_h2 = model_in_h / stride2; int grid_w2 = model_in_w / stride2; int validCount2 = 0; validCount2 = process(input2, (int*)anchor2, grid_h2, grid_w2, model_in_h, model_in_w, stride2, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[2], qnt_scales[2]); int validCount = validCount0 + validCount1 + validCount2; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

这段代码实现了目标检测的后处理函数，对模型输出的特征图进行处理，并生成检测结果。具体解释如下：

函数参数：
- `input0`、`input1`、`input2`：三个特征图的指针，分别对应 stride 为 8、16、32 的特征图。
- `model_in_h`、`model_in_w`：输入模型的高度和宽度。
- `conf_threshold`：目标置信度的阈值。
- `nms_threshold`：非极大值抑制的阈值。
- `scale_w`、`scale_h`：图像的缩放因子。
- `qnt_zps`、`qnt_scales`：量化参数。
- `group`：存储检测结果的指针。

函数功能：
1. 首先，检查是否需要初始化标签名，如果是第一次调用函数，则加载标签名并保存在全局变量 `labels` 中。
2. 初始化存储检测结果的 `group` 结构体，并将其内存清零。
3. 创建用于存储过滤后的检测框位置和大小的向量 `filterBoxes`，以及存储目标置信度和类别编号的向量 `objProbs` 和 `classId`。
4. 对 stride 为 8 的特征图进行处理，计算有效目标数目，并将结果保存在 `validCount0` 中。
5. 对 stride 为 16 和 32 的特征图进行类似的处理，计算有效目标数目并分别保存在 `validCount1` 和 `validCount2` 中。
6. 计算总的有效目标数目 `validCount`，如果没有检测到目标，则直接返回。
7. 创建一个索引数组 `indexArray`，用于排序和非极大值抑制操作。
8. 使用快速排序算法 `quick_sort_indice_inverse` 对目标置信度 `objProbs` 进行降序排序，并记录索引的变化情况。
9. 创建一个集合 `class_set`，用于存储所有出现的类别编号。
10. 针对每个类别对目标框进行非极大值抑制操作，剔除重叠度较高的重复框，保留置信度最高的框。
11. 初始化最终检测结果计数器 `last_count` 和 `group->count`。
12. 遍历排序后的索引数组 `indexArray`，获取每个目标框的位置、大小、类别编号和置信度，并进行一些后处理操作。
13. 将检测结果转换为图像坐标，并保存在 `group->results` 中。
14. 更新最终检测结果计数器 `last_count`。
15. 将最终的检测结果数目保存在 `group->count` 中。
16. 返回 0 表示处理成功。

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，并进行非极大值抑制操作，最终生成包含检测框位置、大小、类别和置信度的结果。