yolov5-7.0源码下载

yolov5-7.0的源码可以从它的GitHub官方仓库中下载。你可以在以下链接中找到yolov5-7.0的源码：
https://github.com/ultralytics/yolov5/tree/v7.0

从该链接进入GitHub仓库后，你可以选择下载源码压缩包（ZIP格式）或者克隆仓库。点击"Code"按钮，然后选择相应的下载选项即可获取yolov5-7.0的源码。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [yolov5-v7.0分类&检测&分割C++部署](https://blog.csdn.net/taifyang/article/details/128894598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题

如何修改yolov5-7.0中detect.py源码，将未识别出来的图片保存到新文件夹

要将未识别出来的图片保存到新文件夹，需要在yolov5-7.0中detect.py源码中添加一些代码。具体步骤如下：

1. 在detect.py源码中找到以下代码段：

        # Inference
        t1 = time_synchronized()
        pred = model(imgs, augment=opt.augment)[0]

        # Apply NMS
        pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms)
        t2 = time_synchronized()

这是模型推理的部分，我们需要在这里添加保存未识别出来的图片的代码。

2. 在这段代码下面添加以下代码段：

        # Save images that are not detected
        for i, det in enumerate(pred):
            if len(det):
                det[:, :4] = scale_coords(imgs[i].shape[1:], det[:, :4], im0s[i].shape).round()

                # Write results
                for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                    c = int(cls)
                    label = f'{names[c]} {conf:.2f}'
                    plot_one_box(xyxy, im0s[i], label=label, color=colors(c, True), line_thickness=3)
            else:
                cv2.imwrite(f"undetected_images/{os.path.basename(img_files[i])}", im0s[i])

这段代码会遍历所有的预测结果，如果没有检测到目标，则将对应的图片保存到一个名为“undetected_images”的文件夹中。

3. 在detect.py的开头添加以下代码：

import os
import cv2

这是为了导入cv2和os模块，以便在代码中使用。

4. 创建一个名为“undetected_images”的文件夹，用来保存未检测出的图片。

完成以上步骤后，重新运行detect.py，未检测出的图片将会被保存到“undetected_images”文件夹中。

如何修改yolov5-7.0的detect.py中的源码，将未识别出来的图片单独存放

要将未识别出来的图片单独存放，您可以按照以下步骤修改yolov5-7.0的detect.py中的源码：

1. 首先，在detect.py的最前面添加以下代码行，以便导入所需的库和设置相关参数：

import os
import shutil

save_dir = "unrecognized_images"
if not os.path.exists(save_dir):
    os.makedirs(save_dir)

img_size = 640  # 修改为您需要的图片大小
conf_thres = 0.4  # 修改为您需要的置信度阈值
iou_thres = 0.5  # 修改为您需要的IoU阈值

2. 在detect.py的detect()函数的循环中添加以下代码行，以便将未识别出来的图片单独存放：

for i, (img, im0s, vid_cap) in enumerate(dataset):
    img = torch.from_numpy(img).to(device)
    img = img.float() / 255.0
    if img.ndimension() == 3:
        img = img.unsqueeze(0)
    img = img.permute(0, 3, 1, 2)

    pred = model(img)[0]
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres)

    if pred[0] is None:
        img_name = dataset.img_files[i].split("/")[-1]
        shutil.copyfile(dataset.img_files[i], os.path.join(save_dir, img_name))
        continue
    
    # 其他代码行

以上代码中，我们首先使用non_max_suppression()函数对预测结果进行筛选，如果没有识别出来任何物体，则将其对应的图片复制到指定的目录下。注意，这里我们假设detect.py中的数据集是使用的yolov5.utils.datasets.LoadImages类，该类中包含了所有待检测的图片路径。如果您使用的是其他数据集，请根据实际情况进行修改。

3. 最后，保存修改后的detect.py文件，并运行以下命令即可启动检测并将未识别出来的图片单独存放：

python detect.py --source path/to/images --weights path/to/weights.pt --save-txt --save-conf

其中，--source指定待检测的图片目录，--weights指定模型权重文件，--save-txt和--save-conf用于保存检测结果。未识别出来的图片将会被存放在指定的目录下。