多數時候dnn模組中深度學習網路的輸出結果，可能是二維、三維、或者四維的，具體跟網路的結構有很大的關係，一般常見的影象分類網路，是乙個1xn維的向量，通過reshape之後就很容易解析，解析**如下：
mat flat = prob.
reshape(1
,1)point maxloc;
minmaxloc
(flat,0,
0,&maxloc)
int predict = maxloc.x;
mat detectionmat
(out.size[
2]， out.size[3]
, cv_32f, out.
ptr(
))
如果物件檢測網路是基於region的yolo網路，則解析方式變為
mat scores = outs[i]
.row
(j).
colrange(5
, outs[i]
.cols)
;
cx,cy,w, h, objectness，如果模型網路是影象分割的網路，最後一層輸出是3通道的影象物件，則解析方式為：
mat green(224, 224, cv_32f, blob.ptr(0, 1)) // 表示綠色通道！
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網路解析過程
arp who has 192.168.0.5 tell 192.168.0.11 arp reply 192.168.0.5 is at 00 12 56 fe 45 67 192.168.43.12 網絡卡 54589 埠號 175.23.2.56 dns伺服器位址 domain 53620 a...