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我正在尝试对我的自定义 YOLOv5 模型进行推理。官方文档使用默认detect.py脚本进行推理。我已经编写了自己的 python 脚本，但无法从模型的输出访问预测的类和边界框坐标。这是我的代码：

import torch
    
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path_or_model='best.pt') 
predictions = model("my_image.png")

print(predictions)

我正在尝试对我的自定义 YOLOv5 模型进行推理。官方文档使用默认detect.py脚本进行推理。

例子：python detect.py --source data/images --weights yolov5s.pt --conf 0.25

我已经编写了自己的 python 脚本，但我既无法在初始化期间设置置信度阈值，也无法从模型的预测中检索它。我只能获取标签和边界框坐标。这是我的代码：

import torch

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path_or_model='best.pt') 
results = model("my_image.png")
labels, cord_thres = results.xyxyn[0][:, -1].numpy(), results.xyxyn[0][:, :-1].numpy()