开发环境：MLU270-SDK1.7.0-Pytorch框架

算法：yolov5s v6.0版本 

使用YOLOv5-v6.0训练COCO数据集80类别，然后在进行量化，跑MLU融合模式没有问题，可以正常预测；

使用YOLOv5-v6.0训练自己数据集10类别，然后在进行量化，跑MLU融合模式出现问题，torch.ops.torch_mlu.yolov5_detection_output(output[0], output[1], output[2], self.anchors_list, self.nc, self.num_anchors, self.img_h, self.img_w, self.conf_thres, self.iou_thres, self.maxBoxNum)，参数都是根据实际模型修改的，但是接口输出的内容不正常，conf_thres = 0.5时，接口输出内容为如下；

问题：torch.ops.torch_mlu.yolov5_detection_output()是不是仅接受80类别的模型，请问10分类的目标检测模型如何设置？非常感谢！