usage: visualize.py [-h] [-suffix SUFFIX] [--default_cam_only] result_path visualize.py: error: unrecognized arguments: tracking_det_0_0_seg_0.0_0.9_bbox_0.01_0.01_kf_dist_2d_full_[-3.5_-0.3]_0.3_a3_3_h1_2_2d_age_3_3_cleaning_0_3d

时间: 2023-06-19 15:03:10 浏览: 38
这是一个使用 argparse 库解析命令行参数的 Python 脚本,你提供的命令行参数中可能包含了该脚本不支持的参数,导致出现了 `unrecognized arguments` 错误。你可以查看该脚本的帮助信息,确定该脚本支持哪些参数,然后修改你的命令行参数。例如,你可以尝试将 `tracking_det_0_0_seg_0.0_0.9_bbox_0.01_0.01_kf_dist_2d_full_[-3.5_-0.3]_0.3_a3_3_h1_2_2d_age_3_3_cleaning_0_3d` 参数放到 `result_path` 参数后面,或者去掉该参数。
相关问题

valuation Pretrained models from the model zoo can be evaluated using the `eval.py` script. For example, the model on cifar-10 can be evaluated as follows: ```shell python eval.py --config_exp configs/scan/scan_cifar10.yml --model $MODEL_PATH ``` Visualizing the prototype images is easily done by setting the `--visualize_prototypes` flag. For example on cifar-10: <p align="center"> <img src="images/prototypes_cifar10.jpg" width="600" /> </p> Similarly, you might want to have a look at the clusters found on ImageNet (as shown at the top). First download the model (link in table above) and then execute the following command: ```shell python eval.py --config_exp configs/scan/wjd_eval.yml --model $MODEL_PATH_IMAGENET ```,这段话说了啥,能解释一下吗

这段话是在介绍如何使用预训练模型进行评估和可视化。预训练模型可以从模型库中获取。以CIFAR-10为例,可以使用以下命令进行评估:```shell python eval.py --config_exp configs/scan/scan_cifar10.yml --model $MODEL_PATH```。如果需要可视化原型图像,只需设置`--visualize_prototypes`标志即可。例如,在CIFAR-10上,可以使用以下命令进行可视化:```shell python eval.py --config_exp configs/scan/wjd_eval.yml --model $MODEL_PATH_IMAGENET```。同样,如果需要查看在ImageNet上找到的聚类结果,则需要先下载该模型(链接在上述表格中),然后执行以上命令。

[-h] -i IMAGE [-v VISUALIZE]

根据您提供的命令行示例,"-h"选项用于获取关于脚本的帮助信息。而"-i"选项用于指定一个图像文件,"-v"选项用于指定是否可视化处理结果。 如果您想查看脚本的帮助信息,可以运行以下命令: ``` python peizhun.py -h ``` 这将显示关于脚本的使用方法、参数和其他相关信息。 如果您希望指定一个图像文件并可视化处理结果,可以使用以下命令作为示例: ``` python peizhun.py -i image.jpg -v True ``` 请将"image.jpg"替换为您要处理的实际图像文件名。"-v"后的"True"表示启用可视化功能,您可以根据需要选择是否启用。 如果您有其他问题或需要进一步的帮助,请随时提问。

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