环境：使用在线制卡方式，os版本：ubuntu22.04；固件与驱动：23.0.RC2；CANN版本：6.2.RC2
模型是单类别模型，没有增加aipp（调用ais_bench接口）预测结果正确；使用AscendCL C++接口对模型进行推理，增加aipp预测出来的类别有多种。
同样的模型和代码已在Atlas200 DK和Atlas300I Pro上进行了验证，增加aipp（使用AscendCL）结果均正确，在Atlas200I DK A2结果有误。

使用的AcendCL样例为https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level2_simple_inference/2_object_detection/YOLOV3_coco_detection_video_DVPP_with_AIPP

使用的模型为  https://gitee.com/ascend/modelzoo-GPL/tree/master/built-in/ACL_Pytorch/Yolov5_for_Pytorch

模型和相关配置放在了百度云上，链接：https://pan.baidu.com/s/1kNzsA7Ia5xBd7RtwN0F9qg  

提取码：xma1
麻烦帮忙排查看看，谢谢