怎么获取 Yolov5 模型输出的结果，其中包括了每个物体的类别、置信度以及边界框的坐标信息。

获取 Yolov5 模型输出的结果，其中包括每个物体的类别、置信度以及边界框的坐标信息，可以按照以下步骤进行：

1. 载入 Yolov5 模型，可以使用 PyTorch 框架中的 torch.load() 函数进行载入，例如：

   import torch
   model = torch.load('yolov5s.pt', map_location='cpu')['model'].float().fuse().eval()

在这个例子中，我们载入了一个 Yolov5s 模型，并将其设为评估模式。

2. 准备输入数据，可以是图像、视频或者摄像头采集到的图像流。如果是图像或视频，则可以使用 OpenCV 库中的 cv2.imread() 函数进行载入，例如：

   import cv2
   img = cv2.imread('test.jpg')

在这个例子中，我们载入了一张名为 test.jpg 的图像。

3. 对输入数据进行预处理，将其转换为模型输入所需的格式。在 Yolov5 中，输入数据需要进行缩放、归一化和通道交换等操作，可以使用 detect.py 文件中的 preprocess() 函数进行处理，例如：

   from yolov5.detect import preprocess
   img = preprocess(img, 640, 0)

在这个例子中，我们将输入图像缩放到宽度为 640 像素，并进行归一化和通道交换操作。

4. 将处理后的输入数据输入到 Yolov5 模型中进行预测，可以使用 detect.py 文件中的 model() 函数进行预测，例如：

   from yolov5.detect import model
   output = model(img, model)[0]

在这个例子中，我们将处理后的输入数据输入到 Yolov5 模型中进行预测，得到了输出结果 output。

5. 对模型输出进行解析，提取出每个物体的类别、置信度以及边界框的坐标信息。在 Yolov5 中，输出结果是一个列表，其中每个元素代表一个物体，包括类别、置信度以及边界框的坐标信息，可以使用 detect.py 文件中的 postprocess() 函数进行解析，例如：

   from yolov5.detect import postprocess
   results = postprocess(output, img.shape[2:4], 640, 0.4)

在这个例子中，我们将模型输出结果 output 进行解析，得到了目标检测结果 results，其中包括每个物体的类别、置信度以及边界框的坐标信息。

以上就是获取 Yolov5 模型输出结果的步骤，您可以根据自己的需求进行调整和修改。