Python 了解函数forward（）和getUnconnectedOutLayers（）的功能 ln=net.getLayerNames（） 打印（项次） ln=[ln[i[0]-1]表示net.getUnconnectedOutLayers（）中的i 打印（项次） blob=cv2.dnn.blobFromImage（图像，比例因子=1/255.0，大小=（416416），swapRB=True，crop=False） net.setInput（blob） 开始=时间。时间（） layerOutputs=净远期（ln） end=time.time（） 打印（“[INFO]Yolo花费了{.6f}秒”。格式（结束-开始）） 框=[] 信任=[] ClassID=[] 对于LayerOutput中的输出： 对于输出中的检测： 分数=检测[5:] classID=np.argmax（分数） 信心=分数[classID] 如果信心>参数[“信心”]： box=检测[0:4]*np.数组（[W，H，W，H]） （中心X、中心Y、宽度、高度）=box.aType（“int”） x=int（中心x-（宽度/2）） y=int（中心-（高度/2）） 框。追加（[x，y，int（宽度），int（高度）]） 信任。附加（浮动（信任）） 追加（classID）

我对上述代码有两个基本问题：

我知道使用了函数

getUnconnectedOutLayers（）

获取未连接输出层的索引以查找 输出函数

forward（）

必须通过网络运行的距离。我 不明白为什么这些输出层被表示为未连接。 此外，这是否意味着在某些情况下，我们不会在整个网络中运行数据？若然，原因为何？ 关于使用

getUnconnectedOutLayers（）

函数的那一行，另一个困扰我的问题是它的

ln[i[0]-1

部分。我认为这是一种反向遍历

ln

数组的方法，但我并不完全理解它

在文档中，函数

forward（）

返回指定层的第一个输出的blob。我假设它与我们从函数

blobFromImage（）

中得到的blob相同，即它也是4D。 在代码的后面，说明了以下内容：

分数
=检测[5::

。因为我假设它是一个4D数组，所以我希望得到以下结果：

分数=检测[5:：]

。这是两个维度 由于两个for循环，切片中出现“下降”

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net.getUnconnectedOutLayers（）给出了层的位置。输出是一个形状为（1，）的数据数组。因此，为了得到整数，我们使用ln[0]。为了得到索引，我们从位置中减去1