# Prediction settings -------------------------------------------------------------------------------------------------- source: # source directory for images or videos show: False # show results if possible save_txt: False # save results as .txt file save_conf: False # save results with confidence scores save_crop: False # save cropped images with results hide_labels: False # hide labels hide_conf: False # hide confidence scores vid_stride: 1 # video frame-rate stride line_thickness: 3 # bounding box thickness (pixels) visualize: False # visualize model features augment: False # apply image augmentation to prediction sources agnostic_nms: False # class-agnostic NMS classes: # filter results by class, i.e. class=0, or class=[0,2,3] retina_masks: False # use high-resolution segmentation masks boxes: True # Show boxes in segmentation predictions解释

这些参数是用于目标检测任务的模型预测设置，具体含义如下：

- source：目标检测任务的输入源，可以是图片或视频的目录。
- show：是否在屏幕上显示结果。
- save_txt：是否将结果保存为.txt文件。
- save_conf：是否将结果保存为包括置信度得分的结果。
- save_crop：是否保存裁剪后的图像及其结果。
- hide_labels：是否隐藏结果中的标签。
- hide_conf：是否隐藏结果中的置信度得分。
- vid_stride：在视频帧中按多少步长执行预测。
- line_thickness：边界框的线条粗细（像素）。
- visualize：是否可视化模型的特征。
- augment：是否对预测源应用图像增强。
- agnostic_nms：是否采用无类别NMS。
- classes：过滤特定类别的结果，例如class=0或class=[0,2,3]。
- retina_masks：是否使用高分辨率分割掩模。
- boxes：在分割预测中是否显示边界框。

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### ------- input/output length settings -------------- parser.add_argument('--seq_len', type=int, default=96, help='input sequence length of LightTS, look back window') parser.add_argument('--pred_len', type=int, default=48, help='prediction sequence length, horizon') parser.add_argument('--lastWeight', type=float, default=1.0)

这段代码是在创建一些命令行参数，用于设置输入和输出序列的长度。具体来说，它使用了 `add_argument()` 方法来添加三个参数：

1. `--seq_len`：表示输入序列的长度，即LightTS的窗口大小，它是一个整数类型，可以被指定但不是必须的， 默认为 `96`。
2. `--pred_len`：表示预测序列的长度，即预测的时间步数，它是一个整数类型，可以被指定但不是必须的， 默认为 `48`。
3. `--lastWeight`：表示最后一个时间步的权重，它是一个浮点类型，可以被指定但不是必须的， 默认为 `1.0`。

这些参数的作用分别是：

- `seq_len`：决定了模型每次接收多少个时间步的输入序列。
- `pred_len`：决定了模型需要预测多少个时间步的输出序列。
- `lastWeight`：在计算损失函数时，最后一个时间步的预测值会乘以这个权重，用于调整最后一个时间步的预测精度。

用户可以根据自己的需求来指定这些参数的值。

yolo v8Prediction settings参数的作用

YOLOv8中的Prediction Settings参数用于配置预测阶段的一些设置，以下是这些参数的具体作用：

1. `confidence_threshold`（置信度阈值）：检测到的目标框的置信度得分低于此阈值的将被过滤掉。可以根据需要调整此阈值来平衡检测的准确性和召回率。

2. `nms_threshold`（非极大值抑制阈值）：在执行非极大值抑制时，用于抑制重叠较多的检测框的阈值。较高的阈值会更严格地过滤掉重叠较多的框，较低的阈值则会保留更多的框。

3. `max_detection`（最大检测数）：限制每张图像中最终输出的检测框数量。当检测到的目标框数量超过此值时，会根据置信度得分进行筛选，保留置信度较高的框。

4. `letterbox_resize`（Letterbox调整尺寸）：控制是否使用Letterbox算法对输入图像进行调整。Letterbox算法可以将图像调整为指定大小，同时保持原始比例，避免形状扭曲。

这些参数可以根据具体的应用场景和需求进行调整，以获得最佳的预测结果。调整这些参数需要在准确性和速度之间进行权衡，以满足实际需求。