step 1、参考xinit.lua中申明的模型依赖，从MitanAI平台下载模型，并编写分类描述文件（class.names，参考模型训练时指定的分类特征）。
        本示例中，需从平台下载适用于Sophon/1684x平台的名称为pallet_3feet_det的模型，并将其放到models/Sophon_1684x目录下，命名为pallet_3feet_det-yolov8.bmodel；
        本示例中的模型实现了托盘(P)、左侧脚(L)、中间脚(M)、右侧脚(R)的检测，因此分类描述文件中逐行写上这几个分类即可。
step 2、在xmain.lua中按需修改调用逻辑。本示例中，可在main函数中调用yolo_detect函数进行叉车托盘检测推理，或者调用cv_proc以使用opencv对图片进行处理。
step 3、进入调试页面，打开“MitanAI App调试”页签，填入控制器地址，选择调试脚本（xmain.lua），选择测试图片（如res/test_data目录下的图片），点击运行。
step 4、在底部输出区域找到“调试结果”页签，确认处理结果是否符合预期。