先给结论：
检测代码：
启动cmd
cd 到 yolov5 文件夹中的detect.py 文件夹内执行代码
python detect.py --source E:\word\pythonProject\yolov5-label-xml-main\inference\images --weights runs\train\exp\weights\best.pt --conf 0.3 --save-txt
检测代码说明：
python detect.py –source E:\word\pythonProject\yolov5-label-xml-main\inference\images –weights runs\train\exp\weights\best.pt –conf 0.3 –save-txt
detect.py 为推理检测的脚本代码，
–source 为检测的图片所在的目录，
–weights为所用到的模型文件，根据前面算法训练，此处用到的模型文件即为大家训练好的。
–conf 为自信度,0.25表示只采用0.25以上的
-save–txt
图像识别教程
第一步 训练模型
完成之后会在最新的exp下有个 weights \ bast.pt 文件，这个就是我们训练出来的模型
（CPU训练大概需要十七个小时左右，作者是使用GPU训练）
（1060显卡训练大概需要两小时，时间关系就没有完全训练）
第二步 使用训练完成的模型进行图像识别
检测代码：
python detect.py --source E:\word\pythonProject\yolov5-label-xml-main\inference\images --weights runs\train\exp\weights\best.pt --conf 0.3 --save-txt
推理命令说明：
detect.py 为推理检测的脚本代码，一般在yolov5的文件夹下
–source 为需要检测的图片所在的目录，
–weights为所用到的模型文件，根据前面算法训练，此处用到的模型文件即为大家训练好的。
–conf 为自信度,0.25表示只采用0.25以上的
-save--txt 保存识别位置
这里必须严格按照以上格式自己修改，每个人的文件目录都不相同！
完成后就可以在
yolov5-master\runs\detect 文件夹下看见识别效果
Original: https://blog.csdn.net/qq_42368762/article/details/122769145
Author: 顽童任逍遥
Title: 基于yolov5模型训练之后的图像识别
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