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