通过合理的项目结构设计，我们将项目功能模块化，使代码更易于维护和扩展。每个功能模块都在独立的文件中实现，便于调试和修改。在模型加载方面，我们通过本地和网络模型的双重处理机制，确保了程序能够在缺少本地模型文件时自动下载并保存。希望这个项目结构能够帮助你更好地理解如何组织一个基于 YOLOv5 的目标检测项目，并且能够作为参考用于其他类似的深度学习应用中。

所有正整数 x 的按位取反结果是 −(x+1)。所有负整数 y 的按位取反结果是 ∣y∣−1。0的按位取反是 -1（0在数学界既不是正数也不是负数）所有正整数的按位取反：对于任何正整数 x，其按位取反的结果是 −(x+1)。这是因为正整数的补码就是其本身，取反后，你得到了它的补码的负数形式，即该数+1的负数。所有负整数的按位取反：对于任何负整数 y，其按位取反的结果是 ∣y∣−1。这里的关键是理解