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此外，它还存储数据集的变换和大小。n是框的数量，然后对框进行排序（降序），选超参数中设置的max_nms个框，默认为300，最后x仍然是一个（48*6）的tensor，然后对着48个框进行对应类别的conf计算，max=wh表示加入框的大小时对score的影响，最后返回的c是一个（48*1）在xywhxyxy函数中，将box的四个元素从x，y（中心点），框的宽高转为了（x1,y1）,(x2,y2)，multi_label是false，所以返回了置信度最大的类的索引和置信度，然后将box。