YOLOX-Tiny-Python-后处理是 YOLOX-Tiny 的 Python 后处理模型 Demo。
YOLOX-Tiny 模型 基于 COCO 数据集，支持检测 80 个物体类别。本模型基于 Python 格式，可以对 YOLOX-Tiny 模型的输出做进一步处理，生成新的字段。新的字段包含输出的边界框位置、输出的置信度值、输出分类 ID。详情请参见 Python Backend。

模型基本信息

您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。

输入

输入说明：

• 本模型的输入是 YOLOX-Tiny 模型的输出。
• 输入的形状是 1 × 3549 × 85。其中 1 表示最大批处理大小，3549 表示 YOLOX-Tiny 模型输出的边界框个数，85 表示 COCO 数据集 80 个分类加上边界框的位置以及边界框的置信度。

输出

输出说明：
YOLOX-Tiny 模型的输出经过后处理后生成 3 新的字段。

• POST_BOXES_XYXY 表示输出的边界框位置， 4 个输出分别为 X1，Y1, X2, Y2。
• POST_SCORES 表示输出置信度值。
• POST_CLASS_IDS 表示输出分类 ID。

模型版本

本模型提供一个可部署版本。

模型部署

调用示例

本模型作为 Ensemble 子模型，相应的模型服务不支持单独调用。