cv2.dnn_Net.forward（）函数究竟返回什么？

Question

我正在使用cv2.dnn_Net.forward()（正向传播）进行人脸检测预训练模型。但是，我无法理解如何利用cv2.dnn_Net.forward()函数返回的变量（下面是detections变量）

face_net = cv2.dnn.readNet(face_prototxt_path, face_weights_path) 
image = cv2.imread(args["image_path"])
(h, w) = image.shape[:2]
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, 1.0, (300, 300),
(104.0, 177.0, 123.0))

face_net.setInput(blob)   
detections = face_net.forward() # cv2.dnn_Net.forward() function

# Utilizing 'detections' variable
confidence = detections[0, 0, i, 2]
box = detections[0, 0, i, 3:7] * np.array([w, h, w, h])

cv2.dnn_Net.forward()返回的确切内容是什么？如何将它们用作detections[0, 0, i, 2]和detections[0, 0, i, 3:7]

Answer 1

cv2.dnn.readNet获取模型的权重文件和配置文件以加载保存的模型

net.forward()-运行前向传递以计算净输出

您的检测即net.forward()将Numpy ndarray作为输出，您可以使用它在给定的输入图像上绘制框