if __name__ == "__main__": import argparse parser = argparse.ArgumentParser( description=__doc__) # 使用设备类型 parser.add_argument('--device', default='cuda:2', help='device') # 检测目标类别数 parser.add_argument('--num-classes', type=int, default='3', help='number of classes') # 数据集的根目录(VOCdevkit) parser.add_argument('--data-path', default='./', help='dataset root') # 训练好的权重文件 parser.add_argument('--weights-path', default='./save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth', type=str, help='training weights') # batch size parser.add_argument('--batch_size', default=1, type=int, metavar='N', help='batch size when validation.') args = parser.parse_args() main(args)

这段代码使用 argparse 解析命令行参数，并调用了一个名为 main() 的函数，传入参数 args。

具体解析的参数包括：

- `--device`：用于指定设备类型，默认值为 'cuda:2'。
- `--num-classes`：用于指定检测目标的类别数，默认值为 3。
- `--data-path`：用于指定数据集的根目录，默认值为 './'。
- `--weights-path`：用于指定训练好的权重文件的路径，默认值为 './save_weights_resNet/resNetFpn-model-0.pth'。
- `--batch_size`：用于指定验证时的批处理大小，默认值为 1。

你可以根据需要修改参数的默认值，然后在命令行中指定不同的参数值来运行脚本。例如：

python your_script.py --device cuda:0 --num-classes 5 --data-path /path/to/dataset --weights-path /path/to/weights.pth --batch_size 4

这样就可以传入不同的参数值来运行脚本了。