[fy目标检测] Yolov5 detect.py 参数详解

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YOLOv5：是一个基于 COCO 数据集预先训练的目标检测架构和模型家族，代表 Ultralytics 对未来愿景人工智能方法的开源研究，包含了经过数千小时研究和开发的经验教训和最佳实践，本文将对YOLOv5 推理中的一些参数配置进行详细的说明。

1.weights

1	parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default=ROOT / 'yolov5s.pt', help='model path(s)')

yolov5s.pt 还有 yolo5m.pt 等等可以去githup上面查找，训练自己的数据集时先训练然后会在run中从产生一个.pt文件然后在放到这里面

2.source

1	parser.add_argument('--source', type=str, default=ROOT / 'data/images', help='file/dir/URL/glob, 0 for webcam')

其中 default=ROOT / 'data/images',是检测文件图片的路径，现在是指定一个文件夹，也可以指定一张图片的路径，也可以检测视频（也是放视频的路径或放在文件夹下）。

3.image-size

1	parser.add_argument('--imgsz', '--img', '--img-size', nargs='+', type=int, default=[640], help='inference size h,w')

在训练的过程中对图片的尺寸进行缩放，但是输入和输出图片的尺寸是不变的

4.conf-thres 置信度

1	parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='confidence threshold')

设置的预值 default=0.25,如果大于这个预值才显示出来结果。

5.IOU 置信度

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

iou=预测和实际的交集/预测和实际的并集，如果iou小于这个设定值就当作两个对象处理。

6.device

1	parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')

device即可以设定使用GPU还是CPU运行

7.view-img

1	parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='show results')

可以实时看到检测的结果，比如检测一个视频就能动态看到检测的过程

使用方法（pycharm）：

1.看右上角的点击detect中的 Edit Configuration

2.在parameters中输入 --view-img 启动这个参数

8.save

1	parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')

与保存文件路径相关

9.agnostic-nms，augment

1	parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')

增强结果，但是在自己运行的话我认为影响不大

10.update

1	parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')

把网络模型当时一些不必要的部分去掉

11.project

1	parser.add_argument('--project', default=ROOT / 'runs/detect', help='save results to project/name')

把生成的结果保存在什么地方

12.exist

1	parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')

这个作用是，因为每次生成的结果都会新创建一个文件exp1，exp2，exp3........，加上这个参数后就不在生成新的保存在最新的那个里面

后续将继续更新YOLOV5相关的学习总结（written by 张富尧）

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