YOLOv5检测没有检测框

使用YOLOv5训练好了模型得到了best.pt文件，但是在detect的时候发现没有检测框了，请问这是怎么回事，我之前有稍微改过detect.py文件，但是我又改回来了，甚至又换了一个新的detect.py文件，可是还是只有标签没有检测框，请问有没有大佬知道这是怎么回事？

看下这里是不是被你注释掉了，或者box_label这个函数里面的绘制检测框的函数被你改掉了

【以下回答由 GPT 生成】

这个问题有多种可能的原因导致。以下是一些可能的解决方法：

确保你的模型和权重文件正确加载。你可以通过添加一些调试打印语句来查看是否成功加载了模型和权重文件。

import torch

# 加载模型和权重文件
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/weights.pt')

# 检查模型是否成功加载
if not model:
    print('模型加载失败')
    exit(1)

检查你的图像输入大小是否匹配。YOLOv5模型需要输入的图像大小为([batch_size, 3, h, w])，其中h和w应为32的倍数。

import torch
from PIL import Image

# 以RGB格式打开图像
image = Image.open('path/to/image.jpg').convert('RGB')

# 图像大小调整为32的倍数
w, h = image.size
resize_w = (w // 32) * 32
resize_h = (h // 32) * 32
resized_image = image.resize((resize_w, resize_h))

# 图像转为tensor
image_tensor = transforms.ToTensor()(resized_image).unsqueeze(0)

# 确保输入的图像大小匹配
if image_tensor.shape[2] % 32 != 0 or image_tensor.shape[3] % 32 != 0:
    print('图像大小不匹配')
    exit(1)

确保你的类别数、anchors等参数设置正确。

# 加载类别标签文件
class_file = 'path/to/your/class.txt'

# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/weights.pt', classes=class_file)

# 检查加载的类别数是否正确
if model.nc != len(open(class_file, 'r').read().split('\n')):
    print('类别数不匹配')
    exit(1)

# 检查anchors是否正确设置
if model.anchors != [[10,13, 16,30, 33,23], [30,61, 62,45, 59,119], [116,90, 156,198, 373,326]]:
    print('anchors参数不正确')
    exit(1)

尝试这些方法后，如果还是无法生成检测框，可能是其他问题导致的，可以尝试查看错误日志或寻求更多相关信息来解决问题。

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帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7761735
除此之外, 这篇博客: YOLOV5 参数设定与模型训练的坑点一二三中的 detect.py 参数 部分也许能够解决你的问题。

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^