yolov5修改detect.py生成txt

要修改detect.py生成txt文件，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开detect.py并找到`results.save()`语句，该语句用于将预测结果保存到results变量中。

2. 在该语句下面添加以下代码来将预测结果保存到txt文件中：

   with open('results.txt', 'w') as f:
       for result in results.xyxy:
           line = ' '.join(str(x) for x in result.tolist())
           f.write(line + '\n')

该代码将结果的每一行写入txt文件中，并使用空格将每个元素分隔开来。

3. 运行detect.py并检查是否生成了results.txt文件。

注意，这只是一种简单的方法来生成txt文件，你可以按照自己的需求进行修改。同时要注意，生成的txt文件可能会很大，因此建议使用其他方法来处理结果，例如将结果保存为JSON格式或使用数据库进行存储。

相关问题

yolov5运行detect.py s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string

这行代码是 YOLOv5 的 detect.py 文件中的一部分，用于将检测结果转换为字符串格式。具体来说，它将检测到的物体类别和数量添加到字符串中，并根据数量确定是否需要在类别名称后面添加“s”来表示复数形式。

其中，变量 n 是检测到的某个类别的数量，变量 c 是该类别在模型中的索引，变量 names 是一个字符串列表，包含模型中所有类别的名称。该代码使用 int(c) 将索引 c 转换为整数类型，然后使用 names[int(c)] 获取对应类别的名称。

最终生成的字符串类似于：“2 cars, 1 tree, 3 persons, ...”。

在yolov5想使用detect.py来检测模型训练效果，并得到召回率等参数，怎么办

要使用detect.py来评估Yolov5模型的性能，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备测试数据集：您可以使用与训练数据集格式相同的数据集，或者将测试数据集转换为与训练数据集相同的格式。测试数据集应该包含图像和标注文件。

2. 下载预训练模型：您可以从Yolov5官方Github仓库中下载预训练模型，或者使用您自己训练的模型。

3. 运行detect.py脚本：在终端中运行以下命令来运行detect.py脚本：

   python detect.py --weights <path/to/weights> --img <image size> --conf <confidence threshold> --source <path/to/test/images> --save-txt

其中，`<path/to/weights>`是预训练模型的路径，`<image size>`是模型输入图像的大小，`<confidence threshold>`是置信度阈值，`<path/to/test/images>`是测试数据集图像所在的路径。`--save-txt`参数将生成检测结果的标注文件。

4. 计算性能指标：您可以使用Pascal VOC AP、COCO mAP和IoU等指标来评估模型的性能。您可以使用Yolov5官方提供的计算指标的脚本来计算这些指标。在终端中运行以下命令来计算Pascal VOC AP指标：

   python3 -c "from utils import utils; utils.plot_results()"

在终端中运行以下命令来计算COCO mAP和IoU指标：

   python3 -c "from utils import utils; utils.plot_results(save_dir='coco_results')"

注意：在进行模型评估时，可能需要根据您的实际情况对上述命令进行修改。