问题：Yolov5如何输出其中一个类别的中心点坐标
请问如何在多检测目标中，只输出其中三个类的坐标，目前自己只会单检测目标情况输出坐标。
参考GPT和自己的思路：
对于第一个问题，如果你只想输出其中一个类别的中心点坐标，可以通过检测结果的类别信息筛选出相应的结果，然后计算该类别的中心点坐标。具体实现可以在检测结果中添加类别信息，然后对结果进行筛选和计算。
对于第二个问题，如果要在多检测目标中只输出其中三个类的坐标，可以对检测结果进行排序，按照需要输出的三个类别的优先级进行筛选和输出。具体实现可以在检测结果中添加类别信息和置信度信息，然后对结果进行排序和筛选。
参考GPT和自己的思路：
对于这个问题，您可以通过以下步骤来实现Yolov5只输出其中一个类别的中心点坐标：
修改模型配置文件：打开模型的配置文件，找到“classes”字段，并将其值修改为1，这样模型只会识别一个类别。
输出中心点坐标：在模型代码中，找到对应的输出函数，并将其输出中心点的坐标改为对应类别的坐标。具体来说，可以在如下代码段中完成：
# 获取检测结果中某个类别的center坐标
class_pred = class_prob[:, cls] * mask
class_boxes = get_region_boxes(
outputs[..., :4], conf_thresh, num_classes, anchors,
len(anchors), stride, only_objectness=False,
validation=False)[0]
class_boxes = xywh2xyxy(class_boxes)
class_boxes = torch.Tensor([b.tolist() + [s] for b, s in zip(class_boxes, class_pred) if s > conf_thresh]).to(outputs.device)
if len(class_boxes) > 0:
x_center = (class_boxes[:, 0] + class_boxes[:, 2]) / 2.0
y_center = (class_boxes[:, 1] + class_boxes[:, 3]) / 2.0
return torch.stack((x_center, y_center), dim=1).tolist()
else:
return []
其中，cls为要输出的类别的类别ID，对应地修改class_pred的获取方式，并在最后计算中心点的时候只取x和y的坐标即可。
# 只输出第一个类别的中心点坐标
class_centers = model.detect_one_class(image, 0)
print(class_centers)
其中，“0”即为要输出的类别的类别ID，可以按需更改。
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
如果你想在多目标检测中只输出其中某个类别的中心点坐标，可以先根据类别筛选出对应的检测结果，再从中提取中心点坐标。下面是一种实现方式：
1.在使用Yolov5进行目标检测时，检测结果通常以字典形式给出，其中包括每个检测框的坐标、置信度、类别等信息。你可以遍历字典，筛选出对应类别的检测结果，例如：
results = model(img) # 使用Yolov5进行目标检测
class_idx = 3 # 假设我们想要提取第三个类别的中心点坐标
filtered_results = [r for r in results if r['class'] == class_idx]
2.筛选出对应类别的检测结果后，你可以计算每个检测框的中心点坐标。一般来说，检测框的坐标信息通常以左上角坐标和宽度、高度表示。你可以使用以下代码计算中心点坐标：
for r in filtered_results:
x, y, w, h = r['bbox'] # bbox表示检测框的左上角坐标和宽度、高度
cx = x + w / 2 # 计算中心点的x坐标
cy = y + h / 2 # 计算中心点的y坐标
print(f"Class {class_idx} center point: ({cx}, {cy})")
这样，你就可以输出其中一个类别的中心点坐标了。如果你想同时输出多个类别的坐标，可以将上述代码封装成一个函数，传入待提取类别的索引列表，遍历筛选后的结果，提取对应的坐标即可。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话: