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先说原因：维度错乱

1. ​正确解析输出维度：确认输出张量的形状是[1, 84, 8400]，其中84是每个锚点的参数，8400是锚点数量。因此，signalResultNum应为84，strideNum为8400。

2. ​数据转置：由于OpenCV的cv::Mat是按行优先存储的，而模型输出可能按通道优先排列，因此需要转置数据，使得每行对应一个锚点的所有参数。

   // 原始输出维度应为[1,84,8400]
   nvinfer1::Dims output_dims = output_bindings[0].dims;
   const int num_classes = output_dims.d[1] - 4;  // 80
   const int num_anchors = output_dims.d[2];      // 8400// 正确创建数据矩阵（行列转置）
   cv::Mat output_mat(num_classes + 4, num_anchors, CV_32F, output_data);
   cv::Mat transposed_mat;
   cv::transpose(output_mat, transposed_mat);  // 转换为[8400,84]
   

   如果你用的是YOLO的官方代码：位置原代码inference.cpp第224行，后处理部分

        int strideNum = outputNodeDims[1];//8400int signalResultNum = outputNodeDims[2];//84std::vector<int> class_ids;std::vector<float> confidences;std::vector<cv::Rect> boxes;cv::Mat rawData;if (modelType == YOLO_DETECT_V8){// FP32rawData = cv::Mat(strideNum, signalResultNum, CV_32F, output);}else{// FP16rawData = cv::Mat(strideNum, signalResultNum, CV_16F, output);rawData.convertTo(rawData, CV_32F);}float* data = (float*)rawData.data;

修改为 

        int strideNum = outputNodeDims[2];//8400int signalResultNum = outputNodeDims[1];//84std::vector<int> class_ids;std::vector<float> confidences;std::vector<cv::Rect> boxes;cv::Mat rawData;cv::Mat transposed_output;if (modelType == YOLO_DETECT_V8){// FP32//rawData = cv::Mat(strideNum, signalResultNum, CV_32F, output);rawData = cv::Mat(signalResultNum, strideNum, CV_32F, output);cv::transpose(rawData, transposed_output);}else{// FP16rawData = cv::Mat(signalResultNum, strideNum, CV_16F, output);rawData.convertTo(rawData, CV_32F);cv::transpose(rawData, transposed_output);}//float* data = (float*)rawData.data;float* data = (float*)transposed_output.data;

 

网上抄录的野路子代码，可以把原因告诉deepseek，让他修改代码。