visualize=False,# visualize features 是否可视化网络层输出特征 update=False,# update all models 如果为True,则对所有模型进行strip_optimizer操作,去除pt文件中的优化器等信息,默认为False project=ROOT /'runs/detect',# save results to project/name 预测结果保存的路径 name='exp',# save results to project...
以下是yolov5,对detect.py、train.py、val.py,输入参数的解释 detect.py(推理) weights: 模型权重路径,即指定使用的模型权重文件的路径。source: 输入图像或视频的路径,即指定输入文件/目录/URL/屏幕/0(webcam)的路径。data: 数据集配置文件的路径,即指定数据集配置文件的路径。imgsz: 推理大小(高度,宽度),即...
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('...
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...
visualize:是否可视化模型中的特征图,默认为False。update:是否自动更新模型权重文件,默认为False。project:结果保存的项目文件夹路径,默认为“runs/detect”。name:结果保存的文件名,默认为“exp”。exist_ok:如果结果保存的文件夹已存在,是否覆盖,默认为False,即不覆盖。line_thickness:检测框的线条宽度,默认为3。
visualize=False, # visualize features update=False, # update all models project=ROOT / 'runs/detect', # save results to project/name name='exp', # save results to project/name exist_ok=False, # existing project/name ok, do not increment ...
--visualize:是否可视化特征图,默认为 False --update:如果为True,则对所有模型进行strip_optimizer操作,去除pt文件中的优化器等信息,默认为False --project:结果保存的项目目录路径,默认为 'ROOT/runs/detect' --name:结果保存的子目录名称,默认为 'exp' ...
不敏感的非极大抑制(即不考虑类别信息)augment=False,# 是否使用数据增强进行推理visualize=False,# 是否可视化特征图update=False,# 如果为True,则对所有模型进行strip_optimizer操作,去除pt文件中的优化器等信息project=ROOT/"runs/detect",# 结果保存的项目目录路径,默认为 'ROOT/runs/detect'name="exp",# 结果...
visualize=False, # Visualize features. update=False, # Update all models. project=ROOT / 'runs/detect', # Save results to project/name. name='exp', # Save results to project/name. exist_ok=False, # Existing project/name ok, do not increment. ...
classBaseModel(nn.Module):def_forward_once(self,x,profile=False,visualize=False):y,dt=[],[]# outputsforminself.model:ifm.f!=-1:#ifnot from previous layer x=y[m.f]ifisinstance(m.f,int)else[xifj==-1elsey[j]forjinm.f]# from earlier layersifprofile:self._profile_one_layer(m,x...