parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--weights', nargs='+', type=str, default='yolov5s.pt', help='model.pt path(s)')
    parser.add_argument('--source', type=str, default='data/images', help='source')  # file/folder, 0 for webcam
    parser.add_argument('--img-size', type=int, default=640, help='inference size (pixels)')
    parser.add_argument('--conf-thres', type=float, default=0.25, help='object confidence threshold')
    parser.add_argument('--iou-thres', type=float, default=0.45, help='IOU threshold for NMS')
    parser.add_argument('--device', default='', help='cuda device, i.e. 0 or 0,1,2,3 or cpu')
    parser.add_argument('--view-img', action='store_true', help='display results')
    parser.add_argument('--save-txt', action='store_true', help='save results to *.txt')
    parser.add_argument('--save-conf', action='store_true', help='save confidences in --save-txt labels')
    parser.add_argument('--classes', nargs='+', type=int, help='filter by class: --class 0, or --class 0 2 3')
    parser.add_argument('--agnostic-nms', action='store_true', help='class-agnostic NMS')
    parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='augmented inference')
    parser.add_argument('--update', action='store_true', help='update all models')
    parser.add_argument('--project', default='runs/detect', help='save results to project/name')
    parser.add_argument('--name', default='exp', help='save results to project/name')
    parser.add_argument('--exist-ok', action='store_true', help='existing project/name ok, do not increment')
    opt = parser.parse_args()

以下是对每个参数的详细解释:

  1. --weights:模型权重文件的路径,默认值为'yolov5s.pt'。
  2. --source:输入数据的来源,可以是文件/文件夹或摄像头编号,默认值为'data/images'。
  3. --img-size:推理时的图像尺寸(像素),默认值为640。
  4. --conf-thres:目标置信度阈值,默认值为0.25。
  5. --iou-thres:非极大值抑制(NMS)的交并比阈值,默认值为0.45。
  6. --device:使用的CUDA设备,例如0、0,1,2,3或cpu,默认为空。
  7. --view-img:是否显示结果,如果指定该参数,则显示结果。
  8. --save-txt:是否将结果保存到文本文件中,如果指定该参数,则保存结果。
  9. --save-conf:是否在保存的文本标签中保存置信度,如果指定该参数,则保存置信度。
  10. --classes:按类别过滤,例如--class 0或--class 0 2 3。
  11. --agnostic-nms:是否进行类别无关的非极大值抑制,如果指定该参数,则进行类别无关的非极大值抑制。
  12. --augment:是否进行数据增强推理,如果指定该参数,则进行数据增强推理。
  13. --update:是否更新所有模型,如果指定该参数,则更新所有模型。
  14. --project:保存结果的项目路径,默认值为'runs/detect'。
  15. --name:保存结果的名称,默认值为'exp'。
  16. --exist-ok:如果指定的项目/名称已存在,是否允许覆盖,如果指定该参数,则允许覆盖。
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yolov5 - Ultralytics YOLOv8的前身,是一个用于目标检测、图像分割和图像分类任务的先进模型。
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