name: 结果保存的名称,即指定要将结果保存为的名称。exist_ok: 存在的项目/名称是否已存在,即指定是否应将结果保存为现有名称/项目,而不是自动递增。line_thickness: 边框线条粗细(像素),即指定绘制边框时使用的线条粗细。hide_labels: 隐藏标签,即指定是否隐藏绘制的标签。hide_conf: 隐藏置信度,即指定是否隐藏绘...
name: 训练结果保存文件名,默认在exp文件夹; exist-ok: 覆盖掉上一次的结果,不新建训练结果文件;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,就是每预测一次结果,就保存在一个新的文件夹里。 quad:在dataloader时采用什么样的方式读取我们的数据 linear-lr:用于对学习速...
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 half: 是否使用FP16的半精度推理模式,默认为False dnn: 是否使用OpenCV DNN作为ONNX推理的后端,默认为False 然后做以下修改: parser.add_argument('--data', type=str, default=ROOT / 'data/fire...
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...
save_dir = increment_path(Path(project) / name, exist_ok=exist_ok) 这个是一个存储地址,但是是用了 / 直接拼接的,刚开始读的时候非常疑惑,然后发现原来作者用的并不是os.path,而是pathlib模块,该模块支持使用/来拼接多个字符串。 比如:from pathlib import *path= Path('C://')print(path/'test.py'...
–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
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: 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:用于对学习速率进行调整,默认为 false,含义是通过余弦函数来降低学习率,生效后按照线性的方式去调整学习率 save_period:用于记录训练日志信息,int 型,默认为 -1 ...
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