您好，想请教一下，

当我在使用cambricon 模型进行离线推理的时候，将网络的输出数据从mlu设备转移到 cpu设备后，且在未经过后处理的操作前， 将mlu设备输出的原始数据 和其他设备模型进行比对中发现了一些问题。

正常文件网络输出原始数据为 [10647, 7]

cambricon twin 中显示为 文件网络输出原始数据为 [10647 1 1 7]

10647代表： box number

7代表 ： centerx,  centery , w,  h, conf， prob_for class 1, prob_for class 2

我提出一组数据为例：

原始数据，及原始未量化的模型在 cpu上运行的一组box结果

[355.799072 106.428154 23.2000351 27.4446163 0.781931281 0.717263579 0.284157246]

int8.pth 模型在 mlu上运行的同一组box 结果

[355.72610 106.95037 23.794479 27.909504 0.64348906  0.77849144 0.21949708]

cambricon 模型在 mlu 上运行的同一组box结果

[355.507 106.613 48.0585 12.1737 0.659881 0.876296 0.123443]

发现对于 centerx,  centery  效果比较良好

对于 w, h  效果非常差

造成对于 一个 gt，其会在 gt处生成 多个预测框， 导致精度下降，比如对于1个gt，会生成 2个预测框，这种现象非常常见，也会导致精度下降严重。

下面是我的代码和一些模型链接

https://pan.baidu.com/s/1PM-awOQx5KI5fqamTpXkEg  密码: 1fam

想请教一下您这边

谢谢您的时间