yolov5怎么用model.predict()输出位置

YOLOv5（You Only Look Once version 5）是一种流行的实时物体检测模型，它使用了一种基于深度学习的对象检测算法。当你使用`model.predict()`函数时，通常会对输入图像进行前向传播，然后从输出中解析出每个物体的位置、类别以及置信度。

在YOLOv5中，`predict()`函数返回的是一个字典结构，其中包含了每个检测结果的信息。这个字典通常包含以下几个关键部分：

- `boxes`: 检测到的边界框，每个边界框是一个长度为4的一维数组，代表左上角(x, y)和右下角(x + w, y + h)坐标。
- `labels`: 对应于每个边界框的预测类别标签。
- `scores`: 每个检测结果的置信度评分，范围通常是0到1，数值越高表示预测越准确。

例如，如果你有一个训练好的YOLOv5模型`yolo`，并想对一张图片进行预测，代码大概会像这样：

image = ...  # 加载或读取一张图片
outputs = yolo.predict(image)
detections = outputs['boxes'], outputs['labels'], outputs['scores']

for box, label, score in zip(detections[0], detections[1], detections[2]):
    x1, y1, x2, y2 = box  # (left, top, right, bottom)
    class_name = CLASS_NAMES[label]  # 如果有类别映射表
    print(f"Detected {class_name} at ({x1}, {y1}) - ({x2}, {y2}), confidence: {score}")

这里`CLASS_NAMES`是你的类别名称列表，用于将数字标签转换为实际的类别名。