YOLOv5のdetecy.pyで物体検出を行うと、検出されたclassの件数が出力されます。  
検出しないclassの件数を0として出力させたいのですが、どのようにしたら良いかご教示いただければと思います。  
GitHubのインストラクションも確認したのですが、どこを見れば良いのかわからず、  
detect.pyもにらめっこしていますが、解決できません。  
アドバイスお願いします。

detect.pyの改造した部分は、後半部分で `##` を付けた部分です。

多分、変数の

  * cがclass
  * nが検出数
  * sがc,nを併せて検出結果を示すもの

これらがlogger.infoとして表示されるのだと理解し、それをpandasにてcsvに書き出すようにしてみました。  
それはそれでうまくできたのですが、検出対象外のクラスも0として出力したいわけです。

多分YOLOv5のチュートリアルを解読すればよいのだと思うのですが、チュートリアルのどこを見れば良いのかもわからず、Pythonの知識もそれほどあるわけではなく、コードを読み解くのも限界ということで質問させていただきました。

detect.pyでlogger.nfoの出力の部分について、自分で修正してみた部分を以下に示します。

```

    #　Process predictions
    for i, det in enumerate(pred):  # per image
        seen += 1
        if webcam:  # batch_size >= 1
            p, im0, frame = path[i], im0s[i].copy(), dataset.count
            s += f'{i}: '
        else:
            p, im0, frame = path, im0s.copy(), getattr(dataset, 'frame', 0)
    
        p = Path(p)  # to Path
        save_path = str(save_dir / p.name)  # im.jpg
        txt_path = str(save_dir / 'labels' / p.stem) + ('' if dataset.mode == 'image' else f'_{frame}')  # im.txt
        s += '%gx%g ' % im.shape[2:]  # print string
        gn = torch.tensor(im0.shape)[[1, 0, 1, 0]]  # normalization gain whwh
        imc = im0.copy() if save_crop else im0  # for save_crop
        annotator = Annotator(im0, line_width=line_thickness, example=str(names))
        if len(det):
            # Rescale boxes from img_size to im0 size
            det[:, :4] = scale_coords(im.shape[2:], det[:, :4], im0.shape).round()
    
            # Print results
            for c in det[:, -1].unique():
                n = (det[:, -1] == c).sum()  # detections per class
                s += f",{n}, {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)} "  # add to String
                
                print(det[:, -1].unique())
                print("c=", c, int(c), names[int(c)] ,{names[int(c)]})
                print("n=", n, {n})
                print("s=", s, 's', {'s' * (n > 1)})
                
    
            # Write results
            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):
                if save_txt:  # Write to file
                    xywh = (xyxy2xywh(torch.tensor(xyxy).view(1, 4)) / gn).view(-1).tolist()  # normalized xywh
                    line = (cls, *xywh, conf) if save_conf else (cls, *xywh)  # label format
                    with open(txt_path + '.txt', 'a') as f:
                        f.write(('%g ' * len(line)).rstrip() % line + '\n')
    
                if save_img or save_crop or view_img:  # Add bbox to image
                    c = int(cls)  # integer class
                    label = None if hide_labels else (names[c] if hide_conf else f'{names[c]} {conf:.2f}')
                    annotator.box_label(xyxy, label, color=colors(c, True))
                    if save_crop:
                        save_one_box(xyxy, imc, file=save_dir / 'crops' / names[c] / f'{p.stem}.jpg', BGR=True)
    
        
        
        # Stream results
        im0 = annotator.result()
        if view_img:
            cv2.imshow(str(p), im0)
            cv2.waitKey(1)  # 1 millisecond
    
        # Save results (image with detections)
        if save_img:
            if dataset.mode == 'image':
                cv2.imwrite(save_path, im0)
            else:  # 'video' or 'stream'
                if vid_path[i] != save_path:  # new video
                    vid_path[i] = save_path
                    if isinstance(vid_writer[i], cv2.VideoWriter):
                        vid_writer[i].release()  # release previous video writer
                    if vid_cap:  # video
                        fps = vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
                        w = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
                        h = int(vid_cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
                    else:  # stream
                        fps, w, h = 30, im0.shape[1], im0.shape[0]
                    save_path = str(Path(save_path).with_suffix('.mp4'))  # force *.mp4 suffix on results videos
                    vid_writer[i] = cv2.VideoWriter(save_path, cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), fps, (w, h))
                vid_writer[i].write(im0)
    
    ## Print time (inference-only)
    t1datetime = datetime.datetime.fromtimestamp(t1)
    outputinfo = f'{t1datetime}, {t3 - t2:.3f}s, {s}'
    LOGGER.info(outputinfo)
    
    ## File output
    with open(save_dir / 'output.csv','a') as f:
         print(outputinfo,file = f)logger
    
```
CC BY-SA 4.0
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2022-05-11T01:08:38.293
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question
python python3
YOLOv5 のすべてのクラスを出力したい