Backgroud（背景信息）

当前开源仓库缺少 Yolo 系列（Yolo、YoloBoxesEncode、YoloPreDetection、YoloV3DetectionOutputV2、YoloV5DetectionOutput、YoloXBoundingBoxDecode）和 TransArgb 共 7 个 ONNX 算子的插件实现，需从内部仓库迁移，以支持目标检测和图像颜色空间转换等模型在 Ascend 平台上的推理部署。

Origin（信息来源）

cann/ops-cv 开源社区

Benefit / Necessity （价值/作用）

补齐 ONNX 目标检测类算子兼容矩阵，使 YoloV3/V5/X 等主流检测模型及 TransArgb 图像处理算子可在 Ascend 平台上正确解析并执行。

Design（设计方案）

每个插件通过 REGISTER_CUSTOM_OP 宏注册为 FrameworkType(ONNX) + ImplyType(TVM) 的定制算子，解析 ONNX NodeProto 属性（boxes、classes、coords、thresholds 等）并转换为 Ascend GE 算子属性。同时更新 op_cv_proto_extend.h 头文件适配插件化架构。

关联 PR：https://gitcode.com/cann/ops-cv/pull/1122