1、拷贝权重文件
从刚才训练出来的文件夹里把权重文件拷贝出来；
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2、运行
python .\detect.py --weights .\weights\best.pt --source .\inference\images --img-size 1080
然后结果就会默认输出到这个目录下面来
照片有点模糊，但是其实效果还是不错的；
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4、输出对应的标签坐标数据
然后加上txt参数
python .\detect.py --weights .\weights\best.pt --source .\inference\images --img-size 1080 --save-txt
在对应目录下就生成了对应的坐标标签
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5、TODO
就我的应用而言，估计需要修改一下dectec.py来搞了
输入之后，除了输出带方框的图片和坐标外，直接修改成能输出剪切出来的结果的图片就行了
然后稍后改成在内存中可以跑得起来的结果；
当然，如果我修改一下，直接把几种状态作为分类的图片输入给yolo5v，也许，txt文件直接我就可以用了，因为txt里直接就有class；
这样就不需要吐结果给别的神经网络再做判断，也许一次就搞定了；