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title: YoloV3DetectionOutput
description: "- coord_data_low:"
url: https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/latest/API/aolapi/operatorlist_00173.html
sourcePath: /source/zh/canncommercial/900/API/aolapi/operatorlist_00173.html
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# YoloV3DetectionOutput

#### 输入

- coord_data_low:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,coords *boxes,ceil(height_low*width_low,16)+16]，表示预测的coords
  - 规格限制: float16，height_low*width_low*Dtype_Size>=32 Byte
- coord_data_mid:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,coords *boxes,ceil(height_mid*width_mid,16)+16]，表示预测的coords
  - 规格限制: float16，height_mid*width_mid*Dtype_Size>=32 Byte
- coord_data_high:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,coords *boxes,ceil(height_high*width_high,16)+16]，表示预测的coords
  - 规格限制: float16，height_high*width_high*Dtype_Size>=32 Byte
- obj_prob_low:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,ceil(boxes*height_low*width_low,16)+16]，这里的每个anchor的obj的数值只有1个
  - 规格限制: float16
- obj_prob_mid:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,ceil(boxes*height_mid*width_mid,16)+16]，这里的每个anchor的obj的数值只有1个
  - 规格限制: float16
- obj_prob_high:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,ceil(boxes*height_high*width_high,16)+16]，此处每个anchor的obj的数值只有1个
  - 规格限制: float16
- classes_prob_low:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,classes,ceil(boxes*height_low*width_low,16)+16]，为便于内部计算已将每个anchor的score向16取整
  - 规格限制: float16，height_low*width_low*Dtype_Size>=32 Byte
- classes_prob_mid:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,classes,ceil(boxes*height_mid*width_mid,16)+16]，为便于内部计算已将每个anchor的score向16取整
  - 规格限制: float16，height_mid*width_mid*Dtype_Size>=32 Byte
- classes_prob_high:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,classes,ceil(boxes*height_high*width_high,16)+16]，为便于内部计算已将每个anchor的score向16取整
  - 规格限制: float16，height_high*width_high*Dtype_Size>=32 Byte
- img_info:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: 原图信息，[batch,4]，4表示netH、netW、scaleH、scaleW四个维度；其中netH、netW为网络模型输入的HW，scaleH、scaleW为原始图片的HW
  - 规格限制: float16


#### 属性

- biases_low:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: ListFloat
  - 参数解释: [boxes,2]，其中2分别表示x(w)和y(h)方向，对应box1
  - 规格限制: 无

- biases_mid:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: ListFloat
  - 参数解释: [boxes,2]，其中2分别表示x(w)和y(h)方向，对应box2
  - 规格限制: 无

- biases_high:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: ListFloat
  - 参数解释: [boxes,2]，其中2分别表示x(w)和y(h)方向，对应box3
  - 规格限制: 无

- boxes:

  - 是否必填: 非必填
  - 数据类型: int
  - 参数解释: 每个grid的anbox的数量，默认为3
  - 规格限制: 无

- coords:

  - 是否必填: 非必填
  - 数据类型: int
  - 参数解释: coords的数量，固定为4，表示x、y、h、w
  - 规格限制: 固定为4


- classes:

  - 是否必填: 非必填
  - 数据类型: int
  - 参数解释: 类别数，默认为80
  - 规格限制: 最大1024

- relative:

  - 是否必填: 非必填
  - 数据类型: bool
  - 参数解释: 在correct_region_boxes中表示是否为相对值，True
  - 规格限制: True或者False

- obj_threshold:

  - 是否必填: 非必填
  - 数据类型: float
  - 参数解释: 有物体概率的阈值，对应于clsProb中的阈值，默认值为0.5
  - 规格限制: [0,1]

- pre_nms_topn:

  - 是否必填: 非必填
  - 数据类型: int
  - 参数解释: pre_nms_topn对应于multiClassNMS（对于每个类别，取前pre_nms_topn个数量进行处理，最大支持1024，默认值为1024）
  - 规格限制:
    最大1024


- post_nms_topn:

  - 是否必填: 非必填
  - 数据类型: int
  - 参数解释: 经过nms之后返回全部还是postTopK个框，最大为1024；默认值1024
  - 规格限制: 最大1024

- score_threshold:

  - 是否必填: 非必填
  - 数据类型: float
  - 参数解释: 每个类别的阈值，默认值为0.5
  - 规格限制: [0,1]

- 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，默认值是0.45
  - 规格限制: [0,1]

#### 输出

- box_out:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: float16、float32
  - 参数解释: [batch,6*post_nms_topn]，其中的6表示x1、y1、x2、y2、score、label（类别），实际按box_out_num的数量输出
  - 规格限制: float16

- box_out_num:

  - 是否必填: 必填
  - 数据类型: int32
  - 参数解释: [batch,8,1,1]，8表示8列数中只有第一列有效（为满足性能加速，进行数据对齐，后面7列数字是补齐的无效数据），表示每个batch中有效框的数量，每个batch中有效框的数量最大为1024
    例如，Shape为[4,8]，其中只有首列表示有效数据，存放每个batch的有效框数量

    [0,0]...[0,7]

    [1,0]...[1,7]

    [2,0]...[2,7]

    [3,0]...[3,7]

  - 规格限制: int32