yolov5 test.py

您可以使用以下代码作为`test.py`文件中的基本模板来测试 YOLOv5 模型：

import torch
from PIL import Image

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

# 选择设备 (CPU 或 GPU)
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')

# 将模型移动到所选设备上
model.to(device)

# 读取测试图像
image = Image.open('path/to/your/image.jpg').convert('RGB')

# 执行推理
results = model(image)

# 处理结果
results.print()
results.show()  # 显示结果

# 保存结果
results.save()  # 默认保存在 'runs/detect' 目录下

请将 `'path/to/your/image.jpg'` 替换为您要测试的图像的实际路径。此代码将使用 YOLOv5 模型对图像进行推理并显示结果。您可以选择将结果保存在 `runs/detect` 目录下。

确保您已经安装了 YOLOv5 所需的依赖项，可以使用以下命令安装：

pip install -U git+https://github.com/ultralytics/yolov5.git

希望这可以帮助您进行 YOLOv5 的测试！如果您有其他问题，请随时提问。