PyTorch: guardar solo imágenes positivas donde se detecten peatones.

Estoy un poco atrapado en un código.

Quiero guardar SOLAMENTE IMÁGENES POSITIVAS cuando se detecta uno o más peatones. Cuando no se detecta nada, no hacer nada.

Comencé leyendo: https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/36

Escribí esto:

import torch
import os

f = []
for dirpath, subdirs, files in os.walk('MyFolderWithPictures'):
    for x in files:
        if x.endswith(".jpg"):
            f.append(os.path.join(dirpath, x))

model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')

model.conf = 0.25  # Umbral de confianza de NMS
model.iou = 0.45  # Umbral de IoU para NMS
model.classes = 0   # Solo peatones
model.multi_label = False  # Múltiples etiquetas por caja en NMS
model.max_det = 1000  # Máximo número de detecciones por imagen

img = f  # lista de imágenes

results = model(img)

results.print()
results.save()

Pero esto imprime y guarda TODAS las imágenes (positivas y negativas).

Quiero guardar solo las imágenes con peatones.

¿Puede ayudarme? Gracias de antemano.

PD: La salida da:

imagen 1/13: 1080x1920 1 persona
imagen 2/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 3/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 4/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 5/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 6/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 7/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 8/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 9/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 10/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 11/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
imagen 12/13: 1080x1920 1 persona
imagen 13/13: 1080x1920 (no se encontraron detecciones)
Velocidad: 18.6ms de preprocesamiento, 119.8ms de inferencia, 1.9ms de NMS por imagen con forma (13, 3, 384, 640)
Guardadas 13 imágenes en runs\detect\exp

Agregar SOLUCIÓN:

for item in f:
    # Imágenes
    img = item  # o archivo, Ruta, PIL, OpenCV, numpy, lista
    # Inferencia
    results = model(img)
    # Resultados
    results.print()  # o .show(), .save(), .crop(), .pandas(), etc.
    if 0 in results.pandas().xyxy[0]['class']:
        results.save()