我们使用Windows下使用QNN进行推理的时，如果选择在NPU上加载和运行量化版的dlc模型文件，对本地图片进行推理时，发现推理结果经过后处理后，目标的框位置是正确的，但是其对应的置信度，它们的值都

[挑灯夜读凿壁偷光]

我们使用Windows下使用QNN进行推理的时，如果选择在NPU上加载和运行量化版的dlc模型文件，对本地图片进行推理时，发现推理结果经过后处理后，目标的框位置是正确的，但是其对应的置信度，它们的值都为0或趋于0，并因此滤掉了所有检测出来的目标，请问这是怎么回事？

[weixin_38498942]

经过调试分析发现模型中最后一个激活层（Sigmoid)的输出是正确，但是最后一个链接层(Contact）的输出则是不正确的——置信度的值都为0或趋于0，如下图所示：

有两种法可以用来处理这个问题：
1）简单起见，加载构建原量化版yolov5l模型时，屏蔽其原输出层（output0），并添加最后一个激活层作为输出，并在后处理中对推理结果其进行额外的处理（Split、Mul、Add等）；
2）编写python脚本或使用相关工具对onnx模型进行修改——删除Split及其后续节点，并添加三个输出节点分别与最后一个激活层Sigmod节点的输出相连接，后处理方式通前一种方式。