SSDDetectionOutput

bbox_delta:
- 是否必填: 必填
- 数据类型: Float16,float32
- 参数解释: 框位置偏移数据[batch,N*num_loc_classes*4]
  其中num_loc_classes_= share_location==True ? 1 : num_classes，4表示（xmin,ymin,xmax,yman）
- 规格限制: Float16
score:
- 是否必填: 必填
- 数据类型: Float16,float32
- 参数解释: 置信度数据[batch,N*Num_classes]
- 规格限制: Float16
anchors:
- 是否必填: 必填
- 数据类型: Float16,float32
- 参数解释: 预选框数据[batch,2,N*4]或者[1,2,N*4]，其中的2分别表示box和variance，如果variance_encoded_in_target==True,可以不需要variance（即里面的2可以更改为1） ,4表示（xmin,ymin,xmax,yman）
- 规格限制: Float16

num_classes:
- 是否必填: 必填
- 数据类型: int
- 参数解释: 要预测的类数，当background_label_id==-1时，必须大于等于1，如果background_label_id>=0时，必须大于等于2；最大支持1024，默认值为2
- 规格限制: 最大支持1024

background_label_id:
- 是否必填: 非必填
- 数据类型: int
- 参数解释: Background label id，必须为大于等于-1，默认为0
- 规格限制: 大于等于-1

iou_threshold:
- 是否必填: 非必填
- 数据类型: float
- 参数解释: 交并比（Intersection over Union）阈值， (0,1]，默认值为0.3
- 规格限制: (0,1]

top_k:
- 是否必填: 非必填
- 数据类型: int
- 参数解释: 在nms步骤前每个图像要保留的总bbox数 // (0,1024]，默认为200
- 规格限制: (0,1024]

variance_encoded_in_target:
- 是否必填: 非必填
- 数据类型: bool
- 参数解释: 方差是否被编码，默认为False
- 规格限制:

code_type:
- 是否必填: 非必填
- 数据类型: int
- 参数解释: bbox的编解码方式，默认值为1，corner=1 center_size =2 corner_size=3
- 规格限制: 支持1,2,3

keep_top_k:
- 是否必填: 非必填
- 数据类型: int
- 参数解释: 在nms步骤后每个图像要保留的总bbox数，（0,1024]，默认为200，如果为-1表示NMS后的框都保留
- 规格限制: （0,1024]

confidence_threshold:
- 是否必填: 非必填
- 数据类型: float
- 参数解释: 仅考虑置信度大于阈值的检测 [0,1]
- 规格限制: [0,1]

y:
- 是否必填: 必填
- 数据类型: Float16,float32
- 参数解释: 输出框数据，[batch,len,8]，其中8表示(batchID,label(classID),score(类别概率)，xmin,ymin,xmax,yman,null)；len是keep_top_k 128对齐后的取值（如batch为2，keep_top_k 为200，则最后输出shape为(2,256,8)），前256*8个数据为第一个batch的结果
- 规格限制: Float16

父主题： 支持Caffe算子清单