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。