YOLOv5推理——detect.py参数列表及常用参数

1.推理指令

使用已有的模型进行推理，在命令行中传入参数

python detect.py --weight yolov5s.pt --source demo.mp4 --data coco.yaml 

# --weight训练好的或者预训练的模型文件
# --sourse要传入进行推理的文件（传入0表示打开电脑默认摄像头）
# --data数据集的配置文件

（或者直接修改detect.py文件默认参数，这样不需要在命令行传入参数直接运行python detect.py，但每次都修改有些麻烦）

最终推理结果会被放置在yolov5/runs/detect目录下 

 2.参数列表

参数	功能	传入信息示例
--weights	指定模型路径或 Triton URL	模型文件路径，如 ROOT / "Models/model_onnx/ASL_m_85.onnx"
--source	指定输入文件、目录、URL、全局匹配模式、屏幕（0 代表 webcam）	文件路径或目录路径等，如 ROOT / "../Datas/test-vid/love.mp4"
--data	指定数据集配置文件路径	数据集配置文件路径，如 ROOT / "data/data_ASL.yaml"
--imgsz	指定推理图像大小	一个或两个整数组成的列表，表示高和宽，如 [640]
--conf-thres	设置置信度阈值	浮点数，如 0.25
--iou-thres	设置非极大值抑制（NMS）的 IoU 阈值	浮点数，如 0.45
--max-det	设置每张图像的最大检测数量	整数，如 1000
--device	指定 CUDA 设备，若为空则为 CPU	设备编号或 "cpu"，如 "0" 或 "0,1,2,3"
--view-img	是否显示结果	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--save-txt	是否将结果保存为.txt 文件	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--save-csv	是否将结果以 CSV 格式保存	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--save-conf	在保存为.txt 文件的标签中是否保存置信度	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--save-crop	是否保存裁剪后的预测框	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--nosave	是否不保存图像或视频	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--classes	按类别进行过滤	整数组成的列表，如 [0] 或 [0, 2, 3]
--agnostic-nms	是否进行类别无关的 NMS	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--augment	是否进行增强推理	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--visualize	是否可视化特征	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--update	是否更新所有模型	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--project	指定保存结果的项目路径	路径，如 ROOT / "runs/detect"
--name	指定保存结果的名称	字符串，如 "exp"
--exist-ok	若项目 / 名称已存在是否继续，不递增	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--line-thickness	设置边界框的厚度（像素）	整数，如 3
--hide-labels	是否隐藏标签	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--hide-conf	是否隐藏置信度	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--half	是否使用 FP16 半精度推理	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--dnn	是否使用 OpenCV DNN 进行 ONNX 推理	布尔值，action="store_true"，若执行命令时带有该参数则为 True
--vid-stride	设置视频帧率步长	整数，如 1

3.常用参数

一般可能修改的参数有：

1. --source

    指定模型推理的输入源。

2. --weights

   指定模型的权重文件路径或Triton URL。当有新的训练好的模型或者要使用不同的预训练模型时，这个参数就需要修改。

3. --conf - thres

   置信度阈值，用于筛选检测结果中可信度较高的目标

   例如，在一个对准确性要求极高的场景下，可以适当提高`--conf - thres`，减少误检

4. --iou - thres

   是非极大值抑制（NMS）的交并比（IoU）阈值，用于去除重叠过多的检测框

   如果想要更完整地检测出目标，可能需要适当降低`--iou - thres`，但这可能会导致一些稍微重叠的检测框被保留

5. --classes

   用于按类别过滤检测结果。当只关注特定类别的目标检测时，可以修改这个参数。

   例如，模型可以检测多种物体（如人、车、动物等），但在某个应用场景中只关心人的检测，就可以通过这个参数指定只检测人的类别。

5. --device

   指定使用的计算设备，如CUDA设备或CPU。当有不同的硬件资源可用或者想要在不同设备上测试模型性能时，会修改这个参数。