上述process_outputs函数该如何定义，请举例

process_outputs函数的具体实现方式与不同的模型、任务相关。这里以目标检测模型为例，给出一个可能的实现方式：

def process_outputs(outputs, threshold=0.5):
    # 获取模型输出
    boxes = outputs[0]
    scores = outputs[1]
    class_ids = outputs[2]

    # 过滤掉置信度低于阈值的框
    mask = scores > threshold
    boxes = boxes[mask]
    scores = scores[mask]
    class_ids = class_ids[mask]

    # 将框的坐标从比例转换为像素
    height, width = img.shape[:2]
    boxes[:, [0, 2]] *= width
    boxes[:, [1, 3]] *= height

    # 将坐标转换为整数
    boxes = boxes.astype(np.int32)

    return boxes, class_ids, scores

这个函数的输入是模型的输出，包括三个部分：检测框的坐标、类别概率和类别标签。函数首先根据阈值过滤掉置信度低的框，然后将框的坐标从比例转换为像素，并将坐标转换为整数。最后，函数返回过滤后的框、类别标签和置信度。这些信息可以用于绘制检测结果。