yolov5中prediction计数

在YOLOv5中，通过对预测结果进行筛选和非最大值抑制，可以得到物体检测的结果。要得到检测到的物体数量，可以在代码中添加计数器，每当模型检测到一个物体时，计数器就加1。例如，在yolov5/detect.py脚本中，可以在`detect`函数中的以下代码段中添加计数器：

for i, (path, img, im0s, vid_cap) in enumerate(dataset):
    # Run inference
    t1 = torch_utils.time_synchronized()
    pred = model(img, augment=opt.augment)[0]

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

    # Count object detections
    count = 0
    for i, det in enumerate(pred):
        if det is not None and len(det):
            # Add to detection count
            count += len(det)

    # Process detections
    ...

在上面的代码中，每当检测到一个物体时，`count`计数器就会加1。在处理完所有图像后，`count`变量将包含检测到的物体总数。