YoloV5s F32精度验证不通过

在参数中新增--debug not_use_preprocess可以获得如下结果，发现主要是对推理执行之前的预处理部分进行了修改，目前暂不清楚这两种image预处理结果的区别

打开not_use_preprocess后，计算mAP时用的图片预处理是coco_mAP.py中精度计算类自带的预处理方法，和不用这选项时preprocess.py中标准方法我看到的最主要差别是在pad值，前者pad的值是114，后者默认是0（若使用文档上命令行），可能这里导致了结果的差异；若你是使用的是我们提供的模型和命令，可以给我们提供问题单，若是你自己的模型，可以确认下你训练模型时用的pad值以及确认下model_transformer命令预处理相关参数是否设置正确；

这里补一张我粘贴的命令，都是从github拿过来的

上面参数中加2个参数:--pad_value为114、--pad_type为normal，试下效果呢；问题单应该是github上提个issue吧。