usage: peizhun.py [-h] -i IMAGE [-v VISUALIZE] peizhun.py: error: the following arguments are required: -i/--image

时间: 2024-04-07 16:33:15 浏览: 117
对于您的第一个问题,感谢您提供的信息。根据您提供的命令行示例,似乎您正在使用一个名为"peizhun.py"的脚本。该脚本需要一个名为"-i"或"--image"的参数,以指定图像文件。 请确保您在命令行中提供了正确的参数。例如,您可以尝试以下命令: ``` python peizhun.py -i image.jpg ``` 请将"image.jpg"替换为您要处理的实际图像文件名。 如果您需要进一步的帮助,请提供更多细节或描述您遇到的具体问题。
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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

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。

以上代码出错显示ImageCollection (Error) reduce.mean: Error in map(ID=2000_02_18): Image.select: Pattern 'NPP' did not match any bands. Line 146: reduce.mean: Error in map(ID=2001_01_01): Image.select: Pattern 'NPP' did not match any bands. NPP Actual: Layer error: reduce.mean: Error in map(ID=2001_01_01): Image.select: Pattern 'NPP' did not match any bands. NPP Potential: Layer error: reduce.mean: Error in map(ID=2008_01_01): Image.select: Pattern 'NPP' did not match any bands. HNPP: Layer error: reduce.mean: Error in map(ID=2003_01_01): Image.select: Pattern 'NPP' did not match any bands. Layer 5: Layer error: Image.visualize: Expected a string or list of strings for field 'palette'.

这个错误是因为代码中使用了一个名为"NPP"的模式选择图像中的波段,但是该模式在图像中没有匹配到任何波段。此外,还有一个错误是在图像可视化时,需要传入一个字符串或字符串列表作为'palette'参数,但是传入的类型不正确。 为了解决这个问题,你可以检查以下几点: 1. 确保你的图像集中存在名为"NPP"的波段。可以使用`.bandNames()`方法来查看图像集中所有的波段名称,确保其中包含"NPP"。 2. 检查代码中关于"NPP"的模式匹配是否正确。你可以使用正则表达式或者其他方法来匹配正确的波段名称。 3. 确保在图像可视化时,传入正确的'palette'参数。'palette'参数应该是一个字符串或字符串列表,用于指定颜色调色板。 如果你提供一些相关的代码片段,我可以帮你更详细地分析并提供具体的解决方案。
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Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 312, in train pred = model(imgs) # forward File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 209, in forward return self._forward_once(x, profile, visualize) # single-scale inference, train File "E:\yolov5-master\models\yolo.py", line 121, in _forward_once x = m(x) # run File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 167, in forward return self.cv3(torch.cat((self.m(self.cv1(x)), self.cv2(x)), 1)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\container.py", line 217, in forward input = module(input) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 120, in forward return x + self.cv2(self.cv1(x)) if self.add else self.cv2(self.cv1(x)) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\yolov5-master\models\common.py", line 56, in forward return self.act(self.bn(self.conv(x))) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\modules\activation.py", line 396, in forward return F.silu(input, inplace=self.inplace) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\nn\functional.py", line 2058, in silu return torch._C._nn.silu_(input) torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. Tried to allocate 16.00 MiB (GPU 0; 6.00 GiB total capacity; 2.92 GiB already allocated; 951.00 MiB free; 3.01 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

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