weights:
训练权重,可在default填入yolov5l.pt   yolov5m.pt   yolov5s.pt等
source:
测试数据源,可以是图像和视频,也可以使用电脑摄像头或网络摄像头,在default中填入数据地址
output:
识别后输出图片/视频的保存地址
img-size:
输入图片大小
conf-thres:
置信度阈值,显示大于输入置信度的识别框
iou-thres:
设置NMS的IOU阈值(设置为0可去除重合的同一物体的识别框,仅保留一个)
device:
选择设备
view-img:
是否显示识别后的图片/视频
save-txt:
是否保存识别后的边框坐标
classes:
只识别某一特定物体,可填入0,1,2,···
agnostic-nms:
是否去除不同类型物体之间重合的框
augment:
是否将输入进行多尺度或翻转识别
update:
是否对所有模型使用strip_optimizer操作,去除pt文件中的优化器等信息