python报错 pred = model(im, augment=augment, visualize=visualize)

这个报错信息表明在调用模型(model)时出现了问题，可能是因为'im', 'augment', 'visualize' 这三个参数未正确传入，或者是模型没有定义这些参数导致的。建议检查代码并确保这些参数被正确传入，或者确认模型是否定义了这些参数。

相关问题

pred, proto = model(im, augment=augment, visualize=visualize)[:2] pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det, nm=32)

这是一个关于模型预测和非极大值抑制的问题，我可以回答。这段代码是使用模型对图像进行预测，并使用非极大值抑制来过滤掉重叠的边界框，以得到最终的预测结果。其中，conf_thres 是置信度阈值，iou_thres 是重叠阈值，classes 是需要检测的类别，agnostic_nms 是是否使用类别不可知的非极大值抑制，max_det 是最大检测数，nm 是非极大值抑制的最大次数。

yolov5中的DetectionModel代码是什么

DetectionModel是YOLOv5中的一个Python类，它位于yolov5/models/yolo.py文件中。

下面是DetectionModel类的代码：

class DetectionModel(nn.Module):
    def __init__(self, cfg):
        super(DetectionModel, self).__init__()
        self.model = attempt_load(cfg['weights'], map_location=torch.device('cpu'))  # load FP32 model
        self.model.eval()
        self.model.float()

        self.stride = torch.tensor(self.model.stride).float()
        self.classes = self.model.module.names if hasattr(self.model, 'module') else self.model.names
        self.autoshape = self.model.module.autoshape if hasattr(self.model, 'module') else self.model.autoshape
        self.set_precision(cfg['precision'])

    def forward(self, img, augment=False, visualize=False):
        # Inference
        pred = self.model(img, augment=augment, visualize=visualize)[0]

        # Apply NMS
        pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=self.conf, iou_thres=self.iou, classes=self.classes,
                                   agnostic=self.agnostic_nms, max_det=self.max_det)

        # Process detections
        for i, det in enumerate(pred):  # detections per image
            if self.training:
                # Rescale boxes from img_size to relative 0-1
                det[:, :4] /= self.img_size
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], img.shape[2:]).round()

        return pred

    def set_precision(self, precision):
        self.precision = precision
        self.conf = 0.001 if precision == 'fp16' else 0.0001
        self.iou = 0.65
        self.agnostic_nms = False
        self.max_det = 1000

        if precision == 'int8':
            self.model = torch.quantization.quantize_dynamic(
                self.model, {torch.nn.Conv2d}, dtype=torch.qint8
            )
            self.model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
            self.model = torch.quantization.prepare(self.model)
            self.model.eval()

该类接受一个配置字典作为参数，并从给定的权重加载YOLOv5模型。它还包含一个前向传递函数，该函数使用模型对图像进行推理并执行非最大抑制（NMS）以获取检测结果。此外，该类还包括设置模型精度（precision）的方法，以及一些与NMS相关的参数。