# 模型卡片模板

对于 Hub 中的公开模型，模型卡片应按照以下结构组织：

```code
# 模型详情

## 模型描述

待办

- **开发方：** 待办
- **共享方：** 待办
- **模型类型：** 待办
- **许可证：** 待办
- **更多信息资源：**
    - 待办

# 训练详情

## 训练数据

待办

# 测试详情

## 评价指标

待办

# 技术规格

## 输入/输出详情

- **输入**：
    - 名称：待办
    - 信息：待办
- **输出**：
    - 名称：待办
    - 信息：待办

## 模型架构

待办

## 吞吐量

### 模型变体：待办
• **输入形状**：待办 • **输出形状**：待办
• **参数量（M）**：待办 • **GFLOPs**：待办
| 平台 | 精度 | 吞吐量（次/秒） | 功耗（瓦特） |
|----------|-----------|-----------------------|-----------------------|
| RVC2     | 待办      | 待办                  | 待办                  |
| RVC3     | 待办      | 待办                  | 待办                  |
| RVC4     | 待办      | 待办                  | 待办                  |

### 模型变体：待办
...

\* 使用 [DAIv3](https://docs.luxonis.com/software-v3/depthai/) 进行基准测试，采用 2 个线程（RVC4 上使用平衡模式的 DSP 运行时）。
\* 参数量与 FLOPs 源自 [onnx-tool](https://github.com/ThanatosShinji/onnx-tool) 包。

## 量化

待办

# 使用

待办

## 示例
<链接至最小工作示例>
```

## 附加指导

部分模型需要特定的后处理步骤才能获得有意义的输出。我们建议您在使用部分中对此进行扩展，以便其他社区成员也能使用这些步骤。最好是通过代码片段和附加注释相结合的方式来实现。

如果您已有可用的工作示例，请随时通过 GitHub Gist、仓库或类似方式分享链接。 这应该是一个最小工作示例，展示如何通过 DepthAI 流水线将数据传入模型、解析原始输出，以及（如果相关）进行一些基本的可视化。

我们在 [depthai-nodes](https://github.com/luxonis/depthai-nodes)
库中已经提供了一些现成的解析器，您可以使用这些解析器。如果这些解析器都不适用，而您创建了一个新的解析节点，欢迎向该仓库发起拉取请求，帮助推动开发。

重要提示：为了让您的示例尽可能易于使用，我们强烈建议您说明测试时使用的 DepthAI 版本（以及可能的 depthai-nodes 版本）。这样其他人可以轻松复现您的环境。