yolov5后，什么都不用改，运行detect.py

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的物体检测算法，它基于PyTorch框架设计，提供了预训练模型可以直接使用的便利性。如果你已经安装了YOLOv5的相关依赖，并且下载了预训练的模型权重，那么运行`detect.py`脚本不需要做太多修改，通常只需要提供一些基本的配置，比如图片路径、输出结果保存位置等。

在命令行中，你可能需要像下面这样执行（假设`weights`目录下有预训练的`yolov5s.pt`模型文件）：

python detect.py --weights weights/yolov5s.pt --image examples/test.jpg --save-txt --conf-thres 0.5 --iou-thres 0.5

这里解释一下几个关键参数：
- `--weights`: 指定模型权重文件的位置。
- `--image`: 输入图像的路径。
- `--save-txt`: 是否保存每个检测框的信息到txt文件。
- `--conf-thres` 和 `--iou-thres`: 分别设置置信度阈值和IOU（Intersection over Union）阈值，用于过滤掉预测结果。

运行这个脚本后，它会在输入图片上执行物体检测并显示结果，或者按照指定的选项将结果保存为文本或图像形式。