@smart_inference_mode() def run( weights=ROOT / 'yolov5s.pt', # model.pt path(s) source=ROOT / 'data/images', # file/dir/URL/glob, 0 for webcam data=ROOT / 'data/coco128.yaml', # dataset.yaml path imgsz=(640, 640), # inference size (height, width) conf_thres=0.25, # confidence threshold iou_thres=0.45, # NMS IOU threshold max_det=1000, # maximum detections per image device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=False, # show results save_txt=False, # 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=False, # 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这个代码什么意思

时间: 2023-07-14 13:13:26 浏览: 406
这是一个使用 YOLOv5 检测物体的 Python 脚本。其中包含了一些参数,可以控制模型的输入、输出以及一些其他的细节。下面是每个参数的简要说明: - weights:模型权重文件的路径。 - source:输入图像/视频文件或目录的路径。 - data:数据集描述文件的路径。 - imgsz:输入图像的大小,以像素为单位。 - conf_thres:检测目标时使用的置信度阈值。 - iou_thres:非最大值抑制时使用的 IoU 阈值。 - max_det:每张图像中最多检测到的目标数量。 - device:使用的设备类型,如 'cpu' 或 'cuda:0'。 - view_img:是否显示检测结果。 - save_txt:是否将检测结果保存为文本文件。 - save_conf:是否在保存的标签文件中保存置信度信息。 - save_crop:是否保存裁剪的检测框。 - nosave:是否不保存任何图像或视频。 - classes:指定要检测的目标类别。 - agnostic_nms:是否使用类别不可知的 NMS 筛选结果。 - augment:是否在推理时使用数据增强。 - visualize:是否可视化特征图。 - update:是否更新所有模型。 - project:保存结果的目录。 - name:保存结果的名称。 - exist_ok:如果存在相同的输出目录或名称,是否覆盖。 - line_thickness:检测框的线宽。 - hide_labels:是否隐藏标签。 - hide_conf:是否隐藏置信度。 - half:是否使用 FP16 浮点数进行推理。 - dnn:是否使用 OpenCV 的 DNN 模块进行 ONNX 推理。
阅读全文

相关推荐

请帮我翻译每一句代码:def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='D://Net//pytorch//yolov5-master//yolov5-master//runs//train//exp3//weights//best.pt', help='model path or triton URL') parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob/screen/0(webcam)') parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/coco128.yaml', help='(optional) dataset.yaml path') parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[480], help='inference size h,w') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold') parser.add_argument('--max-det', type=int, default=1000, help='maximum detections per image') parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels') parser.add_argument('--save-crop', action='store_true', help='save cropped prediction boxes') parser.add_argument('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --classes 0, or --classes 0 2 3') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser.add_argument('--visualize', action='store_true', help='visualize features')

import time import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import mnist_inference import mnist_train tf.compat.v1.reset_default_graph() EVAL_INTERVAL_SECS = 10 def evaluate(mnist): with tf.Graph().as_default() as g: #定义输入与输出的格式 x = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input') y_ = tf.compat.v1.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input') validate_feed = {x: mnist.validation.images, y_: mnist.validation.labels} #直接调用封装好的函数来计算前向传播的结果 y = mnist_inference.inference(x, None) #计算正确率 correcgt_prediction = tf.equal(tf.argmax(y, 1), tf.argmax(y_, 1)) accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correcgt_prediction, tf.float32)) #通过变量重命名的方式加载模型 variable_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(0.99) variable_to_restore = variable_averages.variables_to_restore() saver = tf.train.Saver(variable_to_restore) #每隔10秒调用一次计算正确率的过程以检测训练过程中正确率的变化 while True: with tf.compat.v1.Session() as sess: ckpt = tf.train.get_checkpoint_state(minist_train.MODEL_SAVE_PATH) if ckpt and ckpt.model_checkpoint_path: #load the model saver.restore(sess, ckpt.model_checkpoint_path) global_step = ckpt.model_checkpoint_path.split('/')[-1].split('-')[-1] accuracy_score = sess.run(accuracy, feed_dict=validate_feed) print("After %s training steps, validation accuracy = %g" % (global_step, accuracy_score)) else: print('No checkpoint file found') return time.sleep(EVAL_INTERVAL_SECS) def main(argv=None): mnist = input_data.read_data_sets(r"D:\Anaconda123\Lib\site-packages\tensorboard\mnist", one_hot=True) evaluate(mnist) if __name__ == '__main__': tf.compat.v1.app.run()对代码进行改进

最新推荐

recommend-type

(179979052)基于MATLAB车牌识别系统【带界面GUI】.zip

基于MATLAB车牌识别系统【带界面GUI】.zip。内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载,请私信我。
recommend-type

DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法,考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型,程序运行可靠 这段程序是一个改进的粒子群算法,主要用于解决电力系统中的优化问题 下面我将对程序进行详

DG储能选址定容模型matlab 程序采用改进粒子群算法,考虑时序性得到分布式和储能的选址定容模型,程序运行可靠 这段程序是一个改进的粒子群算法,主要用于解决电力系统中的优化问题。下面我将对程序进行详细分析。 首先,程序开始时加载了一些数据文件,包括gfjl、fljl、fhjl1、cjgs和fhbl。这些文件可能包含了电力系统的各种参数和数据。 接下来是一些参数的设置,包括三种蓄电池的参数矩阵、迭代次数、种群大小、速度更新参数、惯性权重、储能动作策略和限制条件等。 然后,程序进行了一些初始化操作,包括初始化种群、速度和适应度等。 接下来是主要的迭代过程。程序使用粒子群算法的思想,通过更新粒子的位置和速度来寻找最优解。在每次迭代中,程序计算了每个粒子的适应度,并更新个体最佳位置和全局最佳位置。 在每次迭代中,程序还进行了一些额外的计算,如潮流计算、储能约束等。这些计算可能涉及到电力系统的潮流计算、功率平衡等知识点。 最后,程序输出了一些结果,包括最佳位置和适应度等。同时,程序还绘制了一些图形,如电压和损耗的变化等。 综上所述,这段程序主要是一个改进的粒子群算法,用于解决电力
recommend-type

Java毕业设计项目:校园二手交易网站开发指南

资源摘要信息:"Java是一种高性能、跨平台的面向对象编程语言,由Sun Microsystems(现为Oracle Corporation)的James Gosling等人在1995年推出。其设计理念是为了实现简单性、健壮性、可移植性、多线程以及动态性。Java的核心优势包括其跨平台特性,即“一次编写,到处运行”(Write Once, Run Anywhere),这得益于Java虚拟机(JVM)的存在,它提供了一个中介,使得Java程序能够在任何安装了相应JVM的设备上运行,无论操作系统如何。 Java是一种面向对象的编程语言,这意味着它支持面向对象编程(OOP)的三大特性:封装、继承和多态。封装使得代码模块化,提高了安全性;继承允许代码复用,简化了代码的复杂性;多态则增强了代码的灵活性和扩展性。 Java还具有内置的多线程支持能力,允许程序同时处理多个任务,这对于构建服务器端应用程序、网络应用程序等需要高并发处理能力的应用程序尤为重要。 自动内存管理,特别是垃圾回收机制,是Java的另一大特性。它自动回收不再使用的对象所占用的内存资源,这样程序员就无需手动管理内存,从而减轻了编程的负担,并减少了因内存泄漏而导致的错误和性能问题。 Java广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发(尤其是Android平台)、大型系统开发等领域,并且有大量的开源库和框架支持,例如Spring、Hibernate、Struts等,这些都极大地提高了Java开发的效率和质量。 标签中提到的Java、毕业设计、课程设计和开发,意味着文件“毕业设计---社区(校园)二手交易网站.zip”中的内容可能涉及到Java语言的编程实践,可能是针对学生的课程设计或毕业设计项目,而开发则指出了这些内容的具体活动。 在文件名称列表中,“SJT-code”可能是指该压缩包中包含的是一个特定的项目代码,即社区(校园)二手交易网站的源代码。这类网站通常需要实现用户注册、登录、商品发布、浏览、交易、评价等功能,并且需要后端服务器支持,如数据库连接和事务处理等。考虑到Java的特性,网站的开发可能使用了Java Web技术栈,如Servlet、JSP、Spring Boot等,以及数据库技术,如MySQL或MongoDB等。"
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【MVC标准化:肌电信号处理的终极指南】:提升数据质量的10大关键步骤与工具

![MVC标准化](https://img-blog.csdn.net/20160221141956498) # 摘要 MVC标准化是肌电信号处理中确保数据质量的重要步骤,它对于提高测量结果的准确性和可重复性至关重要。本文首先介绍肌电信号的生理学原理和MVC标准化理论,阐述了数据质量的重要性及影响因素。随后,文章深入探讨了肌电信号预处理的各个环节,包括噪声识别与消除、信号放大与滤波技术、以及基线漂移的校正方法。在提升数据质量的关键步骤部分,本文详细描述了信号特征提取、MVC标准化的实施与评估,并讨论了数据质量评估与优化工具。最后,本文通过实验设计和案例分析,展示了MVC标准化在实践应用中的具
recommend-type

能否提供一个在R语言中执行Framingham数据集判别分析的详细和完整的代码示例?

当然可以。在R语言中,Framingham数据集是一个用于心血管疾病研究的经典数据集。以下是使用`ggfortify`包结合` factoextra`包进行判别分析的一个基本步骤: 首先,你需要安装所需的库,如果尚未安装,可以使用以下命令: ```r install.packages(c("ggfortify", "factoextra")) ``` 然后加载所需的数据集并做预处理。Framingham数据集通常存储在`MASS`包中,你可以通过下面的代码加载: ```r library(MASS) data(Framingham) ``` 接下来,我们假设你已经对数据进行了适当的清洗和转换
recommend-type

Blaseball Plus插件开发与构建教程

资源摘要信息:"Blaseball Plus" Blaseball Plus是一个与游戏Blaseball相关的扩展项目,该项目提供了一系列扩展和改进功能,以增强Blaseball游戏体验。在这个项目中,JavaScript被用作主要开发语言,通过在package.json文件中定义的脚本来完成构建任务。项目说明中提到了开发环境的要求,即在20.09版本上进行开发,并且提供了一个flake.nix文件来复制确切的构建环境。虽然Nix薄片是一项处于工作状态(WIP)的功能且尚未完全记录,但可能需要用户自行安装系统依赖项,其中列出了Node.js和纱(Yarn)的特定版本。 ### 知识点详细说明: #### 1. Blaseball游戏: Blaseball是一个虚构的棒球游戏,它在互联网社区中流行,其特点是独特的规则、随机事件和社区参与的元素。 #### 2. 扩展开发: Blaseball Plus是一个扩展,它可能是为在浏览器中运行的Blaseball游戏提供额外功能和改进的软件。扩展开发通常涉及编写额外的代码来增强现有软件的功能。 #### 3. JavaScript编程语言: JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言,被广泛用于网页和Web应用的客户端脚本编写,是开发Web扩展的关键技术之一。 #### 4. package.json文件: 这是Node.js项目的核心配置文件,用于声明项目的各种配置选项,包括项目名称、版本、依赖关系以及脚本命令等。 #### 5.构建脚本: 描述中提到的脚本,如`build:dev`、`build:prod:unsigned`和`build:prod:signed`,这些脚本用于自动化构建过程,可能包括编译、打包、签名等步骤。`yarn run`命令用于执行这些脚本。 #### 6. yarn包管理器: Yarn是一个快速、可靠和安全的依赖项管理工具,类似于npm(Node.js的包管理器)。它允许开发者和项目管理依赖项,通过简单的命令行界面可以轻松地安装和更新包。 #### 7. Node.js版本管理: 项目要求Node.js的具体版本,这里是14.9.0版本。管理特定的Node.js版本是重要的,因为在不同版本间可能会存在API变化或其他不兼容问题,这可能会影响扩展的构建和运行。 #### 8. 系统依赖项的安装: 文档提到可能需要用户手动安装系统依赖项,这在使用Nix薄片时尤其常见。Nix薄片(Nix flakes)是一个实验性的Nix特性,用于提供可复现的开发环境和构建设置。 #### 9. Web扩展的工件放置: 构建后的工件放置在`addon/web-ext-artifacts/`目录中,表明这可能是一个基于WebExtension的扩展项目。WebExtension是一种跨浏览器的扩展API,用于创建浏览器扩展。 #### 10. 扩展部署: 描述中提到了两种不同类型的构建版本:开发版(dev)和生产版(prod),其中生产版又分为未签名(unsigned)和已签名(signed)版本。这些不同的构建版本用于不同阶段的开发和发布。 通过这份文档,我们能够了解到Blaseball Plus项目的开发环境配置、构建脚本的使用、依赖管理工具的运用以及Web扩展的基本概念和部署流程。这些知识点对于理解JavaScript项目开发和扩展构建具有重要意义。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【天线性能提升密籍】:深入探究均匀线阵方向图设计原则及案例分析

![均匀线阵方向图](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/0080eea0ca4af421d2bc9c74b87376c4.webp?x-oss-process=image/format,png) # 摘要 本文深入探讨了均匀线阵天线的基础理论及其方向图设计,旨在提升天线系统的性能和应用效能。文章首先介绍了均匀线阵及方向图的基本概念,并阐述了方向图设计的理论基础,包括波束形成与主瓣及副瓣特性的控制。随后,论文通过设计软件工具的应用和实际天线系统调试方法,展示了方向图设计的实践技巧。文中还包含了一系列案例分析,以实证研究验证理论,并探讨了均匀线阵性能
recommend-type

C#怎么把图片存入名为当前日期的文件夹里

在C#中,你可以通过`System.IO`命名空间下的`Directory`和`File`类来创建并存储图片到包含当前日期的文件夹里。以下是一个简单的示例: ```csharp using System; using System.IO; public void SaveImageToTodayFolder(string imagePath, string imageName) { // 获取当前日期 DateTime currentDate = DateTime.Now; string folderPath = Path.Combine(Environment.C