请问modelscope中垃圾分类吗， 模型数据如何获取目标的坐标呢？

在ModelScope中，如果您想进行垃圾分类任务，并且需要获取目标的坐标，您可能需要使用物体检测模型或目标定位模型。这些模型可以帮助您检测垃圾图像中的目标并给出其位置信息。

获取目标的坐标通常涉及以下步骤：

1. 数据集准备：收集和标注适用于垃圾分类任务的图像数据集。在数据集中，每个图像都应该包含垃圾目标，并对目标进行标注，例如边界框标注（bounding box annotation）。

2. 模型选择和训练：选择合适的物体检测模型或目标定位模型，例如YOLO、Faster R-CNN等，并使用准备好的数据集对模型进行训练。训练过程将学习如何检测和定位垃圾目标。

3. 推理和预测：使用训练好的模型对新的图像进行推理和预测。模型将输出目标的类别和坐标信息。

在ModelScope中，您可以上传训练好的模型，并使用相应的 API 或界面来执行推理任务。具体实现细节会根据您所选择和使用的模型框架、数据集以及ModelScope的功能而有所不同。

在 ModelScope 中垃圾分类问题中，获取目标的坐标是一个物体检测（Object Detection）问题。通常情况下，物体检测需要使用一些特定的模型和数据集来训练。在 ModelScope 中，有一些已经训练好的物体检测模型和数据集可供使用。以下是一些获取目标坐标的方法：

使用已有的物体检测模型：ModelScope 支持多种物体检测模型，例如 YOLOv5、Faster R-CNN、SSD 等。如果您已经有了训练好的物体检测模型，可以使用 ModelScope 上传模型，并使用 API 或 SDK 进行推理。在推理时，模型将返回目标在图像中的坐标和其他相关信息。

训练自己的物体检测模型：如果您没有现成的物体检测模型，可以使用 ModelScope 提供的数据集和训练工具来训练自己的模型。ModelScope 提供了一些常用的物体检测数据集，例如 COCO、VOC 等。您可以使用 ModelScope 的训练工具和平台来训练自己的物体检测模型，并上传到 ModelScope 进行管理和部署。

使用第三方物体检测工具：如果您有使用其他物体检测工具的经验，可以将其与 ModelScope 集成，以获取目标坐标。例如，您可以使用 TensorFlow Object Detection API 或 Detectron2 等工具来训练和推理物体检测模型，然后将模型上传到 ModelScope 进行管理和部署。

这个模型只是分类，不是检测，不能获取坐标。此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”