yolov5における特定物体の検出とクラス判定閾値の設定について

Question

yolov5を用いて人クラスと判定されたかつクラス判例閾値がある一定の値以上の物体のみを検出するようなコードを作りたいです。
detect.pyのオプションで自分が行いたいことを実行できることは知っていますが、今回は自分でコードを書いて目的のことを実装したいです。
どのようにすれば人だけを検出するようにするかつある値以上のクラス判定値を持つ人だけを検出するようにできるでしょうか。
物体検出を行うコードは以下のようになります。
今回は物体の座標もほしいので座標も求めれるようなコードにしています

import torch
import csv
import glob
import numpy as np

model = torch.hub.load("ultralytics/yolov5", "yolov5s", pretrained=True)
# 検出できる物体を表示する(80種類)
print(model.names)

img = sorted(glob.glob('data/images2/*.jpg'))
print(img)
for image in img:
    results = model(image)  
    obj = results.pandas().xyxy[0]
    for i in range(len(obj)):
        if i>=2:
            break
        name = obj.name[i]
        xmin = obj.xmin[i]
        ymin = obj.ymin[i]
        xmax = obj.xmax[i]
        ymax = obj.ymax[i]
        width = obj.xmax[i] - obj.xmin[i]
        height = obj.ymax[i] - obj.ymin[i]
        xmid = (xmin + xmax + width)/2
        yvalue = ymin + height
        plapos=np.array([xmid,yvalue])
        print(plapos)


        #print("name =", name, "xmin =", xmin, "ymin =", ymin, "xmid =", xmid, "yvalue =", yvalue)


    results.show()  
    results.crop()  

Answer 1

model.confで値を設定して解決