在yolov5源码中哪里修改可以实现保存目标图片

在 YOLOv5 源码中，可以在 `detect.py` 文件中找到保存目标图片的代码。具体来说，可以在 `process_results()` 函数中找到以下代码段：

if save_img:  # Save results (optional)
    save_path = str(Path(output) / Path(img_path).name)
    plot_image(img, pred, save_path, classes, **kwargs)

其中，`plot_image()` 函数会将检测结果绘制在原始图片上，并保存到指定路径。可以通过修改 `save_path` 变量来指定保存路径，例如：

save_path = str(Path(output) / Path("detected_" + img_path).name)

这样就会在 `output` 目录下保存以 "detected_" 为前缀的目标图片。

相关问题

如何修改yolov5的detect.py中的源码，将识别出来的图片检测结果保存为yolo格式的目标检测标签

要将识别出来的图片检测结果保存为yolo格式的目标检测标签，可以按照以下步骤修改yolov5的detect.py中的源码：

1. 在detect.py文件中添加以下代码，用于导入需要的库：

import os
import sys
import numpy as np
from PIL import Image

2. 在detect.py文件中找到以下代码，用于获取检测结果：

results = inference_detector(model, img)

3. 在获取检测结果后，添加以下代码，用于将检测结果保存为yolo格式的目标检测标签：

# 获取图片的宽和高
width, height = img.size

# 定义保存标签的文件名
label_file = os.path.splitext(img_path)[0] + '.txt'

# 创建保存标签的文件
with open(label_file, 'w') as f:
    # 遍历所有检测结果
    for result in results:
        # 获取检测框的类别、置信度、坐标
        cls_id = result[4]
        confidence = result[5]
        x1, y1, x2, y2 = result[:4]

        # 将坐标转换为yolo格式
        x_center = (x1 + x2) / 2 / width
        y_center = (y1 + y2) / 2 / height
        w = (x2 - x1) / width
        h = (y2 - y1) / height

        # 将标签写入文件
        label = f'{cls_id} {x_center} {y_center} {w} {h} {confidence}\n'
        f.write(label)

4. 运行修改后的detect.py文件，检测结果将保存为与输入图片同名的.txt文件，该文件中包含了所有检测框的类别、置信度和坐标信息，以及每个检测框对应的置信度。

yolov5lite源码下载

### 回答1：
要下载YOLOv5 Lite源码，可以按照以下步骤进行：

1. 打开YOLOv5的官方GitHub仓库网站，网址为https://github.com/ultralytics/yolov5；

2. 在页面上方，可以看到一个绿色的按钮，上面写着“Code”；点击这个按钮，在弹出的下拉菜单中选择“Download ZIP”；

3. 完成下载后，可以在本地找到一个名为“yolov5-master”的压缩文件，将其解压缩；

4. 解压后，在文件夹中可以找到YOLOv5 Lite的源码和其他相关文件；

5. 运行YOLOv5 Lite，你可以使用Python的虚拟环境，确保安装了必要的依赖库，如PyTorch、OpenCV等；

6. 打开终端或命令提示符，导航到解压后的文件夹路径；

7. 在终端中，使用命令“python yolov5/models/export.py --weights yolov5s.pt --img 640 --batch 1”来导出YOLOv5 Lite的权重文件；

8. 导出后，你可以使用YOLOv5 Lite进行物体检测，可以使用命令“python detect.py --weights weights/yolov5s.pt --img 640 --conf 0.25”，其中weights/yolov5s.pt是你导出的权重文件路径；

9. 现在，你可以通过修改源码来满足你的需求，如修改模型结构、训练数据等。

需要注意的是，在下载和使用YOLOv5 Lite源码时，请遵循开源许可协议。此外，建议在使用前阅读官方文档和参考示例代码，以便更好地理解和使用YOLOv5 Lite。

### 回答2：
yolov5lite是一种基于深度学习的目标检测算法，它能够实时、高效地检测图像中的多个目标。要下载yolov5lite的源码，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开GitHub网站：首先，你需要打开GitHub网站，它是一个全球最大的开源代码托管平台。

2. 搜索yolov5lite：在GitHub网站的搜索栏中输入"yolov5lite"，然后点击搜索按钮。

3. 找到yolov5lite的仓库：在搜索结果中，你会找到与yolov5lite相关的仓库。点击进入yolov5lite的仓库页面。

4. 下载源码：在yolov5lite的仓库页面中，你会看到一个绿色的按钮，上面写着“Code”。点击该按钮，然后选择“Download ZIP”即可下载源码的压缩包。

5. 解压源码：下载完成后，找到你下载的压缩包文件，然后解压缩至你所需要保存源码文件的文件夹中。

这样，你就成功地将yolov5lite的源码下载到了本地电脑上。接下来，你可以使用适当的开发环境加载源码，了解其实现细节，并进行相关的目标检测任务。同时，你还可以根据自己的需求进行修改和优化源码，以适应不同的应用场景。

### 回答3：
要下载Yolov5lite源码，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开Github网站，并登录您的账号（如果没有账号，需要先注册一个）。

2. 在搜索栏输入“yolov5lite”，然后按下回车键。

3. 在搜索结果中，找到yolov5lite的官方仓库，点击进入。

4. 进入yolov5lite仓库页面后，您会看到一个绿色的按钮，上面写着“Code”或“代码”。点击它。

5. 在弹出的下拉菜单中，选择“Download ZIP”选项。

6. 下载会开始，并自动保存为一个ZIP压缩文件。请等待下载完成。

7. 下载完成后，解压缩ZIP文件到您想要存储源码的目录。

现在，您已经成功下载了Yolov5lite的源码。在解压缩后的文件夹中，您可以找到包含算法实现和相关文件的源代码文件。您可以使用文本编辑器或相应的开发环境打开这些文件，进行阅读、修改或编译。

请注意，Yolov5lite是一个开源项目，您可以在遵守其许可协议的前提下使用源代码。在对代码进行任何修改或发布前，请仔细阅读并遵守相关的开源许可证要求。