TFLite模型输出的边界框坐标值远超预期的原因咨询

大家好，我刚入门TensorFlow，正从最基础的内容开始摸索。最近碰到个头疼的问题：我算出的边界框坐标数值比预期大了好多，完全不对劲儿。

我原本对这个流程的理解是这样的：

• 归一化处理后，得到的数值应该在0到1之间
• 接着把这个归一化后的值乘以图像的高度或宽度
• 按道理这样算出来的结果应该在0到对应图像尺寸的范围内
• 最后再把结果转换成整数

可实际得到的数值明显超出了这个范围，有没有懂行的朋友能帮我分析下问题出在哪呀？

补充说明：为了表述更清晰，我重新整理了问题内容

备注：内容来源于stack exchange，提问作者The Thinkrium