YOLOv5での自作データで、detect.pyとPytorchで結果が違う

Question

YOLOv5とPyTorchをインストールし画像を集め、タグをつけ

python train.py --data data.yaml --cfg yolov5m.yaml --weights '' --batch-size 8 --epochs 600

で学習し、おおよそ期待通りの学習結果を得ることができました。
生成されたbest.pyを

python detect.py --source data/images/ --weights original_pt\best.pt

で何枚か、画像を認識させると期待通りの結果が得られました。しかし、得られた結果からまた別の処理を書きたく、コマンドでの認識ではなくpythonで認識したい為

img = cv2.imread('test.jpg')
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", 'custom', path='yolov5/original_pt/best.pt')
result = model(img)
cv2.imshow("test", result.imgs[0])

を実行すると、全く期待に沿ってない結果（認識の種類、大きさ、場所が全く違う）になってしまいます。

どうすれば、pythonで自作データの認識ができますか？

Comments

[jbpb0]

「detect.py」内のコードと同じ処理のコードを書いたらいいのでは？

Answer 1

jbpb0さんの言われている通りだと思い、コピペでは動かなかったのでコードを追っていくとdetect.py -> utils.datasets.py -> LoadImages で、opencvで画像を読み込んだあと、BGRをRGBに変換していることがわかりました。
そこで

img = cv2.imread('test.jpg')
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", 'custom', path='yolov5/original_pt/best.pt')
result = model(img)
res_img = cv2.cvtColor(result.imgs[0], cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow("test", res_img)

とすれば、PyTorchでも期待通りに認識してくれました。
ありがとうございました。