exist-ok: 允许覆盖已存在的项目和文件。half: 使用FP16半精度推理。dnn: 使用OpenCVDNN进行ONNX推理。
exist-ok:每次预测模型的结果是否保存在原来的文件夹如果指定了这个参数的话,那么本次预测的结果还是保存在上一次保存的文件夹里;如果不指定就是每次预测结果保存一个新的文件夹下 line-thickness:调节预测框线条粗细的,default=3因为有的时候目标重叠太多会产生遮挡,比如python detect.py --line-thickness 10 在这里...
这个就是预测结果保存的文件夹名字 4.2.18 “exist-ok” parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment') 这个参数的意思就是每次预测模型的结果是否保存在原来的文件夹,如果指定了这个参数的话,那么本次预测的结果还是保存在上一次保存的文件夹...
exist-ok: 是否覆盖已有结果,默认为 False line-thickness: 画bounding box 时的线条宽度,默认为 3 hide-labels: 是否隐藏标签信息,默认为 False hide-conf: 是否隐藏置信度信息,默认为 False half: 是否使用 FP16 半精度进行推理,默认为 False dnn: 是否使用 OpenCV DNN 进行 ONNX 推理,默认为 False 然后做...
–exist-ok: 覆盖掉上一次的结果,不新建训练结果文件 –quad:在dataloader时采用什么样的方式读取我们的数据 –linear-lr:按照线性的方式去调整学习率 –label-smoothing: 对标签平滑,防止过拟合 –upload_dataset:Upload dataset as W&B artifact table
--exist-ok:是否覆盖已有结果,默认为 False --line-thickness:画 bounding box 时的线条宽度,默认为 3 --hide-labels:是否隐藏标签信息,默认为 False --hide-conf:是否隐藏置信度信息,默认为 False --half:是否使用 FP16 半精度进行推理,默认为 False ...
31:exist-ok:覆盖掉上一次结果,不新建训练结果文件 32:quad:在dataloader时采用什么样的方式读取我们的数据 33:linear-lr:按照线性的方式去调整学习率 34:label-smoothing:对标签平滑,防止过拟和 35:patience:当early stop被激活(如发现loss相比上一个epoch训练没有下降),则经过patience个epoch后停止训练 ...
4.2.22 “exist-ok” 这个参数的意思就是每次预测模型的结果是否保存在原来的文件夹,如果指定了这个参数的话,那么本次预测的结果还是保存在上一次保存的文件夹里;如果不指定就是每次预测结果保存一个新的文件夹下。 4.2.23 “line-thickness” 这个参数就是调节预测框线条粗细的,因为有的时候目标重叠太多会产生遮...
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
(多个gpu设备)--multi-scale:是否进行多尺度训练,默认False--single-cls:数据集是否只有一个类别,默认False--adam:是否使用adam优化器--sync-bn:是否使用跨卡同步BN,在DDP模式使用--local_rank:DDP参数,请勿修改--workers:最大工作核心数--project:训练模型的保存位置--name:模型保存的目录名称--exist-ok:模型...