问题1： 怎么算输出的维度？
方法1：我们可以直接导出 pt 为 onnx 文件，使用 Netron 来看即可。
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx --simplify
# --simplify 帮助我们看每个维度是多少。
方法2：手工计算
假设输入是 640*480( w, h )。假设有 3个 head，最大下采样为 32 倍，那么 640/32 = 20, 480/32 = 15, 85 为 (x,y,w,h,confidence, 80个类)。
所以，最后的特征图降为 20*15, 40*30, 80*60。 3 表示 每个 特征图上的 点 有 3 个 anchor，那么就有 3 个 预测框。
如果 batchsize=1，那么输出就有：
1*3*20*15*85， 1*3*40*30*85， 1*3*80*60*85
-> 1*900*85, 1*3600*85, 1*14400*85,
我们在 维度1 Concat 后为 1*18900*85。
问题：为什么可以直接 Concat？
因为：这些框已经还原为原图的坐标上面了。 模型本来输出的 tx,ty,tw,th 已经变为了 输入图像坐标下的 bx,by,bw,bh 了。因此后面直接对该 结果 1*18900*85（bx,by,bw,bh） 做 NMS 即可得到最后的检测结果。
后处理：
【1】https://blog.csdn.net/zhuguiqin1/article/details/122739044
【2】https://flyfish.blog.csdn.net/article/details/127265913