SL-CT490中MEMORY/RECALL的用法

1、说明书中截图如下:

2、英文说明如下:

Up to 24 tracks can be entered in the programmed sequence.
Preparation: Put unit in stop mode.
1.Select the desired track
2.Register in sequence.
(The indication “M” and the programmed sequence appear on the display.)
3.Repeat steps 1 and 2 to program all the desired tracks.
4.To program the same track in the sequence more than once:
After step 2, press [MEMORY, RECALL] the desired number of times.
If “F” is displayed:
No more tracks can be programmed.
To confirm the contents of the program:
Press [MEMORY,RECALL] while the disc is playing.(The number of the programmed tracks appear on the display in sequence.)
To delete the entire programmed sequence:
Press「stop]
Note
The repeat and random play modes are canceled after steps 1 and 2.
 

3、翻译如下:

最多可以在编程序列中输入24轨。
准备:将设备置于停止模式。
1.选择所需的轨道
2.在序列中注册。
(显示上会显示“M”和编程序列。)
3.重复步骤1和2以编程所有所需的轨道。
4.要在序列中多次编程同一轨道:
在步骤2之后,按下[MEMORY, RECALL]所需的次数。
如果显示“F”:
不能再编程更多轨道。
确认编程内容:
在播放光盘时按下[MEMORY,RECALL]。(编程轨道的编号会依次显示在屏幕上。)
删除整个编程序列:
按下「停止」
注意
在完成步骤1和2后,重复播放和随机播放模式将被取消。

<think>好的,用户遇到了一个TypeError,提示non_max_suppression()函数得到了一个未预期的关键字参数'conf_thres'。首先,我需要分析这个错误的原因。通常,当函数调用时传入了不存在的参数,就会抛出这种错误。这可能是因为函数定义中的参数名与调用时使用的不同,或者使用的库版本不一致导致参数名有变化。 接下来,我需要回忆YOLO模型中non_max_suppression函数的参数。在PyTorch版本的YOLO中,比如YOLOv5或YOLOv8,non_max_suppression的参数通常包括预测结果、置信度阈值conf_thres和IOU阈值iou_thres。但可能用户使用的YOLOv11代码库中的这个函数参数名有差异,或者用户安装的库版本与代码不兼容。 另一个可能性是代码中的util模块的non_max_suppression函数确实没有conf_thres这个参数名。比如,可能参数名是conf_threshold或者其他类似的名称。这时候需要检查函数定义,或者查看文档。 用户提供的错误信息显示,问题出在调用util.non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5)这一行。所以需要确认该函数是否接受这两个参数。可能的解决方法是修改参数名为正确的名称,或者降低库的版本以匹配代码。 此外,用户可能是在使用某个特定版本的YOLO实现,比如Ultralytics的YOLO,而他们的API可能会有变化。例如,在YOLOv8中,预测时的参数可能有所不同,或者non_max_suppression的实现方式不同。这时候需要参考具体的文档或源码。 如果用户无法直接查看util模块的源码,可以尝试打印函数的参数签名,比如使用inspect模块来查看参数列表。或者,用户可能需要在代码库的文档中查找non_max_suppression的正确用法。 总结可能的解决步骤: 1. 检查util模块中non_max_suppression函数的定义,确认参数名是否正确。 2. 如果参数名错误,修改为正确的名称,比如conf_threshold或score_threshold。 3. 确保安装的库版本与代码要求的版本一致,可能需要重新安装或降级。 4. 查找YOLOv11的官方文档或源码示例,确认函数用法。 5. 如果问题依旧,可能需要联系代码作者或在社区寻求帮助。 另外,用户的环境是conda环境mxyolov11,可能需要确认环境中安装的包版本是否与YOLOv11-pt-master代码兼容。例如,PyTorch版本、ultralytics库版本等是否有冲突。 可能的另一个方向是,YOLOv11的代码可能修改了non_max_suppression的实现,将参数名简化,或者合并到了其他参数中。例如,可能将置信度阈值作为模型配置的一部分,而不是在函数调用时传入。 因此,用户需要先定位问题根源,即参数名是否正确,再根据具体情况调整代码或环境配置。</think>从错误信息来看,程序在调用`non_max_suppression()`时遇到了参数名不匹配的问题。以下是分步解决方案: --- ### **问题定位** 错误类型为`TypeError: non_max_suppression() got an unexpected keyword argument 'conf_thres'`,表明函数`util.non_max_suppression()`的定义中未接受名为`conf_thres`的参数。 --- ### **原因分析** 1. **函数参数名不匹配** YOLO不同版本对非极大值抑制(NMS)的参数命名可能不同: - 可能正确的参数名为`conf_threshold`、`score_threshold`或`confidence`。 - 例如,Ultralytics的YOLOv5/v8中参数名为`conf_thres`,但某些自定义代码库可能修改了参数名。 2. **依赖库版本冲突** 如果你使用了第三方库(如`ultralytics`),版本更新可能导致API接口变化。 --- ### **解决方案** #### **第一步:检查函数定义** 找到`util.py`中`non_max_suppression()`的函数定义,确认其参数列表。例如: ```python def non_max_suppression(predictions, conf_threshold=0.3, iou_threshold=0.5): # 函数实现... ``` 如果参数名为`conf_threshold`而非`conf_thres`,则需要修改调用代码。 --- #### **第二步:修改参数名** 在`main.py`第221行,将`conf_thres`改为正确的参数名: ```python outputs = util.non_max_suppression(outputs, conf_threshold=0.3, iou_thres=0.5) # 或者 outputs = util.non_max_suppression(outputs, conf=0.3, iou=0.5) ``` --- #### **第三步:检查依赖库版本** 如果`util`模块来自第三方库(如`ultralytics`),运行以下命令确保版本兼容: ```bash pip install ultralytics==8.0.0 # 指定与代码兼容的版本 ``` --- #### **第四步:参考官方文档** 查阅YOLOv11的官方文档或GitHub仓库的示例代码,确认`non_max_suppression()`的正确用法--- ### **附加建议** - 如果代码库是自定义实现的,建议在函数调用前打印参数列表: ```python import inspect print(inspect.getfullargspec(util.non_max_suppression)) ``` - 检查是否混淆了不同YOLO版本的代码(如同时安装了YOLOv5和YOLOv11的依赖)。 --- ### **总结** 此错误本质是函数接口不匹配导致的,通过调整参数名或对齐依赖库版本即可解决。如果问题仍然存在,建议在代码仓库的Issue区搜索类似问题或提交新Issue。
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