yolov5 detect参数详解
时间: 2025-07-23 08:21:04 浏览: 2
### 参数说明及详解
#### 基本参数
- **`weights`**:指定模型权重文件的路径。可以通过该参数选择不同的预训练模型进行检测,或者在特定模型基础上进行微调后的检测[^3]。
- **`source`**:定义输入源的类型。可以是本地摄像头(如 `--source 0`)、单个图片文件(如 `--source img.jpg`)、视频文件(如 `--source vid.mp4`)、包含可检测文件的目录(如 `--source path/`)或特定格式的文件集合(如 `--source path/*.jpg`),甚至支持直接传入YouTube链接(如 `--source 'https://youtu.be/Zgi9g1ksQHc'`)和网络流媒体地址(如 `--source 'rtsp://example.com/media.mp4'`)[^1]。
#### 检测设置参数
- **`imgsz`**:设定输入图像的目标尺寸。此参数用于调整输入到模型中的图像大小以适应不同分辨率的需求。
- **`conf_thres`**:置信度阈值。只有当预测框的置信度高于这个值时才会被认为是有效的检测结果。
- **`iou_thres`**:交并比(Intersection over Union, IoU)阈值。用于非极大抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)过程中去除重叠过多的边界框。
- **`max_det`**:每张图像的最大检测次数限制。控制输出中最多能有多少个对象被识别出来。
#### 输出设置参数
- **`save_txt`**:如果启用,则将检测结果保存为文本文件。
- **`save_conf`**:与`save_txt`一起使用时,在保存的结果中包含每个检测项的置信度分数。
- **`save_crop`**:裁剪并保存所有检测到的对象区域作为单独的图像文件。
- **`nosave`**:禁用所有输出保存功能,仅显示结果而不写入磁盘。
#### 其他参数
- **`device`**:指定运行设备,例如CPU或GPU。
- **`view_img`**:实时显示检测结果窗口。
- **`classes`**:过滤特定类别。只显示指定类别的检测结果。
- **`agnostic_nms`**:跨类别NMS。启用后会合并不同类别的边界框。
- **`augment`**:数据增强选项,可能提高准确性但增加计算量。
- **`visualize`**:可视化特征图或其他内部状态。
- **`update`**:更新标签信息。
- **`project`**:指定输出项目的根目录。
- **`name`**:自定义子目录名称以便组织输出。
- **`exist_ok`**:允许覆盖现有实验记录。
- **`line_thickness`**:绘制边界框线条厚度。
- **`hide_labels`**:隐藏类别标签。
- **`hide_conf`**:隐藏置信度数值。
- **`half`**:使用半精度浮点运算加速推理过程。
- **`dnn`**:利用DNN模块优化推理速度。
检测完成后,默认情况下所有的输出都会存储于YOLOv5项目下的`runs/detect`文件夹内。
```python
# 示例命令行调用片段
# python detect.py --weights yolov5s.pt --source data/images --imgsz 640 --conf-thres 0.25 --iou-thres 0.45 --save-txt --save-conf
```
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