在ModelScope中，如果您使用图像分类模型进行推理并返回识别的坐标位置，您需要确保您的模型支持这种功能。对于某些模型，例如damo/cv_convnext-base_image-classification_garbage，它可能只返回类别预测结果，而不是具体的坐标位置。
如果您希望获取具体的坐标位置，您可能需要使用其他支持目标检测或定位的模型。例如，您可以使用damo/cv_unet-image-face-fusion_damo模型进行人脸检测和融合，然后根据检测结果获取坐标位置。
以下是一个示例代码片段，展示了如何使用damo/cv_unet-image-face-fusion_damo模型进行人脸检测和融合，并打印出检测到的人脸的坐标位置：
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks
# 创建人脸检测和融合的管道
face_detection = pipeline(Tasks.face_detection, model='damo/cv_unet-image-face-fusion_damo')
# 对图像进行人脸检测和融合
result = face_detection(img_path)
# 打印检测到的人脸的坐标位置
for face in result['faces']:
print('Face detected at coordinates:', face['bbox'])
请注意，上述代码中的img_path应替换为您要进行人脸检测的实际图像路径。另外，您需要确保已安装ModelScope库，并且网络连接正常。
