解释以下这段代码:@torch.no_grad() def run(self, imgsz=640, # inference size (pixels) max_det=1000, # maximum detections per image device='', # cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu view_img=True, # 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='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 ):
时间: 2024-01-13 14:05:23 浏览: 23
这段代码定义了`DetThread`类的`run()`方法,该方法用于在`DetThread`线程中执行目标检测任务。方法前面的`@torch.no_grad()`表示在执行该方法时不需要计算梯度。
方法中的各个参数含义如下:
- `imgsz`:表示输入图像的大小,默认为`640`。
- `max_det`:表示每张图像最多检测出的目标数,默认为`1000`。
- `device`:表示使用的设备,可以是cuda设备(如`'0'`或`'0,1,2,3'`)或cpu,默认为空。
- `view_img`:表示是否显示检测结果的图像,默认为`True`。
- `save_txt`:表示是否将检测结果保存到文本文件中,默认为`False`。
- `save_conf`:表示是否在保存检测结果到文本文件时,同时保存置信度信息,默认为`False`。
- `save_crop`:表示是否保存检测结果的裁剪图像,默认为`False`。
- `nosave`:表示是否保存检测结果的图像或视频,默认为`False`。
- `classes`:表示需要检测的目标类别,可以是单个类别或多个类别,默认为`None`,即检测所有类别。
- `agnostic_nms`:表示是否使用类别无关的非极大值抑制(NMS),默认为`False`。
- `augment`:表示是否使用数据增强进行推理,默认为`False`。
- `visualize`:表示是否可视化检测结果的特征图,默认为`False`。
- `update`:表示是否更新所有模型,默认为`False`。
- `project`:表示保存检测结果的项目路径,默认为`'runs/detect'`。
- `name`:表示保存检测结果的名称,默认为`'exp'`。
- `exist_ok`:表示是否覆盖已存在的检测结果的文件夹,默认为`False`。
- `line_thickness`:表示绘制检测框的线条粗细,默认为`3`。
- `hide_labels`:表示是否隐藏检测结果的类别标签,默认为`False`。
- `hide_conf`:表示是否隐藏检测结果的置信度信息,默认为`False`。
- `half`:表示是否使用FP16半精度推理,默认为`False`。