yolov5中的detect.py中run()中各个标签代表的含义

yolov5中的detect.py中run()中各个标签代表的含义

def run(
        weights=ROOT / 'the_best_100.pt',  # model path or triton URL
        source=ROOT / 'data/images',  # file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)
        data=ROOT / 'data/coco128.yaml',  # dataset.yaml path
        imgsz=(640, 640),  # inference size (height, width)
        conf_thres=0.5,  # confidence threshold
        iou_thres=0.45,  # NMS IOU threshold
        max_det=1000,  # maximum detections per image
        device='0',  # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu
        view_img=False,  # show results
        save_txt=True,  # save results to *.txt
        save_conf=False,  # save confidences in --save-txt labels
        save_crop=False,  # save cropped prediction boxes
        nosave=False,  # do not save images/videos
        classes=None,  # filter by class: --class 0, or --class 0 2 3
        agnostic_nms=False,  # class-agnostic NMS
        augment=False,  # augmented inference
        visualize=False,  # visualize features
        update=False,  # update all models
        project=ROOT / 'runs/detect',  # save results to project/name
        name='exp',  # save results to project/name
        exist_ok=True,  # existing project/name ok, do not increment
        line_thickness=3,  # bounding box thickness (pixels)
        hide_labels=False,  # hide labels
        hide_conf=False,  # hide confidences
        half=False,  # use FP16 half-precision inference
        dnn=False,  # use OpenCV DNN for ONNX inference
        vid_stride=1,  # video frame-rate stride
):

这些是detect.py中的参数及其含义：
1.weights: 模型权重的路径或Triton URL。
2.source: 输入图像的路径，可以是文件、目录、URL、通配符或屏幕输入或0（摄像头）。
3.data: 数据集配置文件（yaml）的路径。
4.imgsz: 推理时的图像尺寸（高度、宽度）。
5.conf_thres: 置信度阈值，低于该阈值的边界框将被过滤。
6.iou_thres: 非最大抑制（NMS）的IoU阈值，用于合并重叠的边界框。
7.max_det: 每张图像的最大检测数。
8.device: 使用的计算设备，可以是cuda设备，如0，或多个设备如0,1,2,3，或使用cpu。
9.view_img: 是否查看结果。
10.save_txt: 是否将结果保存为.txt文件。
11.save_conf: 是否在保存结果时将置信度保存到--save-txt标签中。
12.save_crop: 是否保存裁剪的预测框。
13.nosave: 不保存图像/视频。
14.classes: 按类别进行过滤：--class 0，或--class 0 2 3。
15.agnostic_nms: 是否使用类别无关的NMS。
16.augment: 是否进行增强推理。
17.visualize: 是否可视化特征。
18.update: 是否更新所有模型。
19.project: 将结果保存到的项目/名称路径。
20.name: 将结果保存到的项目/名称路径。
21.exist_ok: 是否允许使用现有的项目/名称路径，而不递增版本号。
22.line_thickness: 边界框的线条厚度（像素）。
23.hide_labels: 是否隐藏标签。
24.hide_conf: 是否隐藏置信度。
25.half: 是否使用FP16半精度推理。
26.dnn: 是否使用OpenCV DNN进行ONNX推理。
27.vid_stride: 视频帧速率的步长。