在ModelScope中，既然能识别分类 坐标应该是不是也有办法获取到呢？

在ModelScope中，可以通过识别分类来获取坐标。具体来说，您可以使用detect_landmarks方法来检测图像中的人脸关键点，并返回每个关键点的坐标。

以下是一个示例代码：

from modelscope.pipelines import pipeline

# 创建人脸识别模型的pipeline
face_recognition_pipeline = pipeline(task=Tasks.face_recognition, model='damo/cv_unet-image-face-fusion_damo')

# 加载图像并进行人脸检测和关键点检测
result = face_recognition_pipeline(images=['your_image_path'])

# 获取人脸关键点的坐标
landmarks = result['result'][0]['landmarks']
print(landmarks)

在上面的代码中，您需要将'your_image_path'替换为您要进行人脸关键点检测的图像路径。然后，通过调用face_recognition_pipeline方法，可以对图像进行人脸检测和关键点检测。最后，从返回的结果中提取出人脸关键点的坐标，并将其打印出来。

在ModelScope中，如果需要进行垃圾分类任务并获取目标的坐标，您可能需要使用物体检测模型或目标定位模型。这些模型能够帮助您在图像中检测出目标的位置和坐标。例如，视觉检测系列模型与应用就包含了一些能够识别并定位对象的模型。然而，需要注意的是，虽然这些模型可以识别分类并获取坐标，但具体的实现和使用方式可能会根据不同的模型而有所差异。