$ python demo.py -h usage: demo.py [-h] [--model {alike-t,alike-s,alike-n,alike-l}] [--device DEVICE] [--top_k TOP_K] [--scores_th SCORES_TH] [--n_limit N_LIMIT] [--no_display] [--no_sub_pixel] input ALike Demo. positional arguments: input Image directory or movie file or "camera0" (for webcam0). optional arguments: -h, --help show this help message and exit --model {alike-t,alike-s,alike-n,alike-l} The model configuration --device DEVICE Running device (default: cuda). --top_k TOP_K Detect top K keypoints. -1 for threshold based mode, >0 for top K mode. (default: -1) --scores_th SCORES_TH Detector score threshold (default: 0.2). --n_limit N_LIMIT Maximum number of keypoints to be detected (default: 5000). --no_display Do not display images to screen. Useful if running remotely (default: False). --no_sub_pixel Do not detect sub-pixel keypoints (default: False).什么意思
时间: 2024-02-10 21:33:41 浏览: 36
这是一个 Python 脚本的帮助信息。这个脚本用于展示 ALike 模型在输入图像中检测关键点的效果。下面是一些参数的解释:
- `input`: 输入图像的路径,可以是一个图像文件、一个视频文件或者 "camera0"(表示使用摄像头)。
- `--model`: 模型的配置。有四个可选项:alike-t、alike-s、alike-n、alike-l。
- `--device`: 运行设备,默认为 CUDA。
- `--top_k`: 检测到的关键点数量。-1 表示使用阈值模式,>0 表示使用 top K 模式,默认值为 -1。
- `--scores_th`: 关键点检测器的阈值,默认为 0.2。
- `--n_limit`: 最大关键点数量,默认为 5000。
- `--no_display`: 是否在屏幕上显示图像,默认为 False。
- `--no_sub_pixel`: 是否检测亚像素级别的关键点,默认为 False。
相关问题
Error in Math.data.frame(data) : non-numeric-alike variable(s) in data frame: V1, V2
这个错误提示表明您的数据框中包含了非数值型的变量。在 R 语言中,Math 函数要求所有的输入变量都是数值型的。因此,您需要检查您的数据框,确保所有的变量都是数值型的,或者需要进行数值型转换。
您可以使用以下方式检查数据框中的变量类型:
```R
str(data)
```
这会显示数据框中每个变量的名称、类型和前几行的值。如果您发现某些变量类型不是数值型的,您可以使用以下代码将其转换为数值型:
```R
data$V1 <- as.numeric(data$V1)
data$V2 <- as.numeric(data$V2)
```
这里假设 `V1` 和 `V2` 是您的非数值型变量。注意,如果数据框中包含缺失值或者其他非法值,转换为数值型可能会导致错误。因此,在进行转换之前,最好先检查数据框中是否存在这些问题。
如果您仍然无法解决问题,可以提供更多的代码和错误信息,这样我可以更好地帮助您。
Error in FUN(X[[i]], ...) : only defined on a data frame with all numeric-alike variables
这个错误提示表明您的函数只能作用于所有变量都是数值型的数据框,但是您的数据框中包含了非数值型的变量。在 R 语言中,许多函数要求输入的数据框中所有的变量都是数值型的。因此,您需要检查您的数据框,确保所有的变量都是数值型的,或者需要进行数值型转换。
您可以使用以下方式检查数据框中的变量类型:
```R
str(data)
```
这会显示数据框中每个变量的名称、类型和前几行的值。如果您发现某些变量类型不是数值型的,您可以使用以下代码将其转换为数值型:
```R
data$V1 <- as.numeric(data$V1)
data$V2 <- as.numeric(data$V2)
```
这里假设 `V1` 和 `V2` 是您的非数值型变量。注意,如果数据框中包含缺失值或者其他非法值,转换为数值型可能会导致错误。因此,在进行转换之前,最好先检查数据框中是否存在这些问题。
如果您仍然无法解决问题,可以提供更多的代码和错误信息,这样我可以更好地帮助您。
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