ONNX 推理¶

开发状态：开发中，不保证可用性。

此页面记录当前界面公开的设计意图。端口、属性、数据格式和执行行为都可能调整，请勿用于重要自动化。

预期用途¶

使用所选 ONNX 模型处理图片输入，并返回模型结果文本。本地 Debug 实现支持单标签图像分类，输出最高分的类别编号、类别标签和类别分数；本页不表示训练组件已经在发行版或云端开放。

Shift+A → 施工中 → ONNX 推理

先在文件管理的同一模型训练入口选择图像分类，使用自己的图片和类别训练。选择导出的模型后，节点自动读取模型本体中的标签顺序和分类预处理配置，按训练验证时相同的方式缩放、中心裁剪和归一化。第三方模型没有配置时，需按模型实际要求填写任务与分类配置；显式配置优先于自动读取。

将待判断区域的图片接到“媒体”，选择分类模型，然后把“类别标签”接字符串比较，把“类别分数”接数值比较。例如，标签等于“技能就绪”且类别分数达到你用独立样本验证过的阈值时，组合两个比较结果得到布尔值，再接布尔分支。也可以比较“类别编号”，但编号必须与当前模型的标签顺序一致，重新训练后应核对。

分类只选一个最高分类别，不会同时报告多个状态，也不提供目标检测框。“技能就绪”为真不等于技能已经成功释放：执行输入动作后仍要获取新画面，检查技能状态变化或释放效果。少量合成图片跑通训练与推理只能证明管线可用，不能作为真实技能识别准确率的保证。