yolov5根据把预测错误的样本找出来，并把预测结果打印出来，输出图片

标注时，标注的结果就显示出来了，红框是预测的结果，其他颜色是标注的结果，可以根据结果对比进行调整标注。

注意：标注时独立的json文件格式

batch_mouse_ok.py

"""
Usage:$ python path/to/val.py --weights yolov5s.pt --data coco128.yaml --img 640
"""import argparse
import json
import logging
import os
import random
import shutil
import sys
import time
from pathlib import Path
from threading import Threadimport cv2
import numpy as np
import torch
from tqdm import tqdm
from natsort import natsortedlogger = logging.getLogger(__name__)
FILE = Path(__file__).resolve()
ROOT = FILE.parents[0]  # YOLOv5 root directory
if str(ROOT) not in sys.path:sys.path.append(str(ROOT))  # add ROOT to PATH
ROOT = Path(os.path.relpath(ROOT, Path.cwd()))  # relativefrom models.common import DetectMultiBackend
from utils.callbacks import Callbacks
from utils.datasets