大家好，我是极智视界。本文分析一下 darknet entry_index 输出指针偏移逻辑。
Yolo 在目标检测任务中使用广泛，之前也写过一篇关于 yolo 中 route 算子的文章《【模型推理】谈谈 darknet yolo 的 route 算子》，有兴趣的同学可以查阅。
这里分析一下 yolo 层后处理中 entry_index 的指针偏移逻辑，还是挺有精华的。
1、yolo 层输出数据排布
以 yolov4 为例，输出为三个 yolo 分支（可能截图比较小，你能看到三个头就行）：
大家好，我是极智视界。本文分析一下 darknet entry_index 输出指针偏移逻辑。
Yolo 在目标检测任务中使用广泛，之前也写过一篇关于 yolo 中 route 算子的文章《【模型推理】谈谈 darknet yolo 的 route 算子》，有兴趣的同学可以查阅。
这里分析一下 yolo 层后处理中 entry_index 的指针偏移逻辑，还是挺有精华的。
以 yolov4 为例，输出为三个 yolo 分支（可能截图比较小，你能看到三个头就行）：
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