口罩检测-02-YOLOX-ONNX 是边缘智能针对明厨亮灶场景提供的一个官方自研模型。本模型基于 YOLOX，能够检查视频流和图像中的餐饮从业人员是否规范佩戴口罩，并返回目标对象的边界框以及相应的类别标签。

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。

框架

本模型是 ONNX 格式的模型。

输入

输入说明：

• 本模型只支持同时输入一张图像。输入的是一个 RGB 图像。图像尺寸是 640 × 640 × 3（宽 × 高 × 通道数），单位：像素。
• 输入的通道顺序为 NCHW。其中，N 表示批处理大小，C 表示通道数（3），H 表示图像的高度（640），W 表示图像的宽度（640）。
• 图像输入的缩放算法是 Bilinear，并且需要维持长宽高比例。
• 图像输入正则化的均值为 [0, 0, 0]，缩放比例为 1.0。

输出

目标类别标签

本模型可检测的目标对象的类别标签如下：

backgroud    #背景
no_mask      #未佩戴口罩的人
with_mask    #佩戴口罩的人

模型版本

本模型提供一个可部署版本。

模型部署

参考 部署模型服务 - Triton 框架进行模型服务的部署。在 部署模型服务 参数配置页面，修改以下配置：

调用示例

模型服务部署成功后，您可以下载客户端调用示例，用来验证此模型服务的效果。