在yolov5想使用detect.py来检测模型训练效果，并得到召回率等参数，怎么办

要使用detect.py来评估YoloV5模型的性能，可以使用以下命令：

python detect.py --source <input> --weights <weights> --conf <confidence_threshold> --iou <iou_threshold> --save-txt --project <project_name> --name <run_name> --exist-ok

其中，`--save-txt`参数将生成检测结果的文本文件，包含检测到的对象的类别、置信度和边界框坐标等信息。`--project`和`--name`参数用于指定保存结果的文件夹和文件名，`--exist-ok`参数表示如果结果文件夹已经存在，则不会抛出异常。

接下来，你可以使用YoloV5自带的评估脚本来计算模型的性能指标，包括精度、召回率等。使用以下命令：

python val.py --data <data_config> --weights <weights> --batch-size <batch_size>

其中，`<data_config>`是数据集的配置文件，`<weights>`是要评估的模型权重文件，`<batch_size>`是评估时使用的批量大小。

评估结果将显示在终端中，包括mAP、precision、recall等指标。如果你想将结果保存到文件中，可以使用以下命令：

python val.py --data <data_config> --weights <weights> --batch-size <batch_size> --project <project_name> --name <run_name> --exist-ok

希望这个回答能够帮助你！