parser.add_argument('--iou-eval', default=1, help='Compute success based on IoU metric.')

时间: 2024-01-06 22:03:18 浏览: 128
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cron-parser:用于解析crontab指令的Node.js库

这是一个命令行参数的定义，用于设置 IoU 评估参数。`--iou-eval` 是参数的名称，`default` 是默认值，如果用户没有提供参数，则使用该默认值。`help` 是参数的描述，它将在用户请求帮助时显示。在这种情况下，它指明了 IoU 评估参数用于计算抓取成功的指标。这个参数的值将是一个布尔值，如果设置为 1，则表示要计算 IoU，否则将不计算。
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parser.add_argument('--iou-eval', action='store_true', help='Compute success based on IoU metric.') 怎么设置默认--iou-eval

parser.add_argument('--iou-eval', action='store_true', help='Compute success based on IoU metric.')这部分定义了一个名为--iou-eval的命令行开关，如果用户在运行程序时提供了这个标志（如python my_...

代码解释 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights/yolov5s.pt', help='model.pt path') parser.add_argument('--source', type=str, default=info1, help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') 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='display results') parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') opt = parser.parse_args() opt.img_size = check_img_size(opt.img_size)

具体来说，它定义了一些参数，比如模型权重文件路径、输入源路径（可以是文件、文件夹或者摄像头）、输出文件夹路径、推理图片大小、物体置信度阈值、NMS 的 IOU 阈值、输出视频编码器、使用的设备（GPU 或 CPU）、...

parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') parser.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display 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('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 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('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') opt = parser.parse_args()

- --iou-thres：非极大值抑制 (NMS) 的 IOU 阈值 - --device：设备类型，可以是 'cpu' 或者指定的 CUDA 设备号 - --view-img：是否显示检测结果图像 - --save-txt：是否保存检测结果到文本文件 - --save-...

def get_parser(): parser = argparse.ArgumentParser(description='Face detection and classification for politicians in Japanese TV.') # Important configuration variables parser.add_argument('--dataset', type=str, default='mot17', help='Mode name for saving files.') parser.add_argument('--mode', default='train', type=str, help='train or test.') parser.add_argument('--detector', type=str, default='YOLOX', help='Detector to be used. FRCNN, SDP, Bresee, SGT, YOLOX, GT.') parser.add_argument('--reid', type=str, default=None, help='Reidentification model to be used. SBS, MGN.') parser.add_argument('--mod', type=str, default=None, help='Tracker name modifier to do testing of features.') # Paths parser.add_argument('--datapath', type=str, default='datasets/MOT17Det', help='Dataset path with frames inside.') parser.add_argument('--feat', type=str, default='feats', help='Features files path.') # Tracking-specific configuration variables parser.add_argument('--max_iou_th', type=float, default=0.15, help='Max value to multiply the distance of two close objects.') parser.add_argument('--w_tracklet', type=int, default=10, help='Window size per tracklet') parser.add_argument('--w_fuse', type=int, default=3, help='Window size per fusion in hierarchy') parser.add_argument('--max_prop', type=int, default=10000, help='Difficult the fusion when the frame difference is larger than this value.') parser.add_argument('--fps_ratio', type=int, default=1, help='Use lower fps dataset if lower than 1.') # Flags parser.add_argument('--save_feats', action='store_true', help='Save tracking + feature vectors as pkl file for analysis.') parser.add_argument('--iou', action='store_true', help='Add IoU distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--temp', action='store_true', help='Use temporal distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--spatial', action='store_true', help='Use spatial distance to further improve the tracker.') parser.add_argument('--motion', action='store_true', help='Add motion estimation to further improve the tracker.') parser.add_argument('--randorder', action='store_true', help='Random order of lifted frames for testing.') parser.add_argument('--noncont', action='store_true', help='Do not enforce continuous clustering. Allow all tracklets to cluster with whoever they want.') return parser

这是一个 Python 脚本，通过 ...此外，还有一些路径信息和跟踪器特有的配置变量，比如最大 IOU 阈值、窗口大小、帧速率等等。最后，还有一些标志用于控制程序的行为，比如是否保存特征向量、是否添加 IOU 距离等等。

def parse_opt(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.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=[640], 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') parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--line-thickness', default=3, type=int, help='bounding box thickness (pixels)') parser.add_argument('--hide-labels', default=False, action='store_true', help='hide labels') parser.add_argument('--hide-conf', default=False, action='store_true', help='hide confidences') parser.add_argument('--half', action='store_true', help='use FP16 half-precision inference') parser.add_argument('--dnn', action='store_true', help='use OpenCV DNN for ONNX inference') parser.add_argument('--vid-stride', type=int, default=1, help='video frame-rate stride')

其中包括模型的权重路径、输入文件路径、数据集路径、推断图像的大小、置信度阈值、NMS IoU 阈值、每张图像最多检测的目标数、使用的设备、是否显示结果等等参数。还可以通过传入参数来过滤目标类别、使用 class-...

代码解释 if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov7.pt', help='model.pt path(s)') parser.add_argument('--source', type=str, default='inference/images', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold') parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS') 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='display 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('--nosave', action='store_true', help='do not save images/videos') parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 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('--update', action='store_true', help='update all models') parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name') parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name') parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') parser.add_argument('--no-trace', action='store_true', help='dont trace model') opt = parser.parse_args() print(opt) #check_requirements(exclude=('pycocotools', 'thop'))

通过 argparse.ArgumentParser() 创建一个解析器对象 parser，然后使用 add_argument() 方法来添加需要解析的参数，如 --weights, --source, --img-size 等。其中 nargs='+', type=str 表示 --weights 参数可以接收...

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')

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_...

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) parser_car_det = argparse.ArgumentParser() # parser.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--weights', type=str, default='weights-s/best1.pt', help='model.pt path') parser_car_det.add_argument('--source', type=str, default='input/3.mp4', help='source') # file/folder, 0 for webcam # parser.add_argument('--source', type=str, default='rtsp://admin:hik12345@192.168.1.64:554//Streaming/Channels/101', help='source') # file/folder, 0 for webcam parser_car_det.add_argument('--output', type=str, default='inference/output', help='output folder') # output folder parser_car_det.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)') parser_car_det.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.4, help='object confidence threshold') parser_car_det.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.5, help='IOU threshold for NMS') parser_car_det.add_argument('--fourcc', type=str, default='mp4v', help='output video codec (verify ffmpeg support)') parser_car_det.add_argument('--device', default='cpu', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu') parser_car_det.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results') parser_car_det.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt') parser_car_det.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class') parser_car_det.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS') parser_car_det.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference') parser_car_det.add_argument('--idx', default='2', help='idx') self.opt_car_det = parser_car_det.parse_args() self.opt_car_det.img_size = check_img_size(self.opt_car_det.img_size) half = 0 source_car_det, weights_car_det, view_img_car_det, save_txt_car_det, imgsz_car_det = self.opt_car_det.source, self.opt_car_det.weights, self.opt_car_det.view_img, self.opt_car_det.save_txt, self.opt_car_det.img_size self.device_car_det = torch_utils.select_device(self.opt_car_det.device) self.half_car_det = 0 # half precision only supported on CUDA cudnn.benchmark = True

super(Ui_MainWindow, self).__init__(parent) 表示使用父类的构造函数来初始化子类，这里父类是 Ui_MainWindow。...parser_car_det = argparse.ArgumentParser() 表示定义了一个解析器，用来解析输入的参数。

parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='NMS IoU threshold')

这是一个 argparse 模块中的代码，用于解析命令行参数中的 iou-thres 参数。它指定了一个浮点型的默认值为 0.45，并且带有一个帮助文本，用于解释这个参数的作用。具体来说，这个参数用于设置非极大值抑制（NMS）的 ...
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直流无刷电机控制技术项目源码集合

资源摘要信息:"直流无刷实例源码.zip" 该资源为一个包含多个技术项目源码的压缩文件，涵盖了IT技术的多个领域。接下来将详细介绍这些领域，并对其在源码中的应用进行说明。 1. 前端开发：前端开发通常指使用HTML、CSS和JavaScript等技术进行网页界面的构建。前端源码可能包括实现用户交互界面的代码，响应式布局实现，以及一些前端框架（如React或Vue.js）的使用实例。 2. 后端开发：后端通常涉及服务器端的编程，使用如PHP、Java、Python、C#等语言，处理HTTP请求、数据库交互、业务逻辑实现等。源码中可能包含服务器的搭建、数据库设计、API接口的实现等方面的内容。 3. 移动开发：移动开发关注于移动设备上的应用开发，涉及iOS、Android等平台，使用Swift、Kotlin、Java或跨平台框架如Flutter等。源码可能包括移动界面的布局、触摸事件处理、应用与后端数据的交互等。 4. 操作系统：操作系统源码可能包括对Linux内核的修改、或是基于RTOS（实时操作系统）的嵌入式系统开发。这类源码往往更偏向底层，涉及系统级编程。 5. 人工智能：人工智能项目源码可能包含机器学习、深度学习的实现，使用Python的TensorFlow或PyTorch框架等。这些源码可能涉及图像识别、自然语言处理等复杂算法的实现。 6. 物联网：物联网项目源码可能包含设备端与云平台的数据交互，使用的技术可能包括MQTT协议、HTTP/HTTPS协议等，可能还会涉及ESP8266这样的Wi-Fi模块使用。 7. 信息化管理：这类项目源码可能包含企业信息系统的构建，使用的技术可能包括数据库操作、数据报表生成、工作流管理等。 8. 数据库：数据库源码可能包括数据库的设计、操作，比如使用MySQL、PostgreSQL、MongoDB等数据库系统的SQL编写、存储过程、触发器等。 9. 硬件开发：硬件开发源码可能涉及使用STM32微控制器、EDA工具（如Proteus）进行电路设计、模拟和编程。 10. 大数据：大数据源码可能包含数据采集、存储、处理和分析的过程，可能会用到Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。 11. 课程资源：这部分源码可能是为教学目的设计的，它可能包括一些基本项目的实现，适合初学者学习和理解。 12. 音视频：音视频源码可能包括音视频播放、录制、编解码等技术的应用，可能涉及到webRTC、FFmpeg等技术。 13. 网站开发：网站开发源码可能包括从简单的静态页面到复杂的动态网站实现，涉及前端框架、后端逻辑、数据库交互等。 14. EDA：电子设计自动化（EDA）源码可能包括电路图设计、PCB布线等，使用如Altium Designer、Eagle等专业EDA工具。 15. Proteus：Proteus源码可能包括电路的模拟和测试，它可以模拟微控制器和其他电子元件的行为。 该资源所包含的项目源码均已通过严格测试，可以直接运行。源码的适用人群广泛，不仅适合初学者学习不同技术领域，也适合进阶学习者或专业人士作为参考或直接拿来修改扩展，实现新功能。所有源码的上传都经过确认其正常工作，确保下载者可以直接使用。 在使用这些源码时，如果遇到任何问题，可以随时与博主沟通，博主将提供及时的解答。此外，鼓励用户下载和使用这些资源，互相学习、共同进步。 由于压缩文件的文件名称列表中只提供了"直流无刷实例源码"，没有具体项目名称，因此我们无法得知具体的项目实例。然而，根据文件描述，我们可以确定这些源码项目覆盖了从硬件到软件、从传统应用到现代技术的广泛范围，并且针对了直流无刷电机的控制实例进行了特别的说明。 请注意，由于资源的宽泛涵盖性，这里提供的信息并不包含特定项目的详细分析，而是根据描述中的关键词进行了技术领域的概括性描述。如果需要针对具体项目进行分析，建议下载资源并根据具体文件内容进行详细探讨。