目标检测YOLOv5开源代码项目调试实战（参数解析）

1.weights

利用该参数用来调整训练模型，不同的yolov5模型（上一节为了运行起来，已经展示过何如解决下载慢的问题），识别的正确率不同

2.source

该参数是数据源，可以是图片，可以是视频，default可以进行一个修改



按照这样的形式，粘贴进去就行了，包括视频也是按照该方法，如果是照片文件夹，则会将文件夹下的所有照片进行检测，视频是按照截取帧数形式进行识别，但是视频可能有些问题，识别完之后可能打不开，后面会进行一个对照片或者视频的实时测试。

3.imag-size

作用是将图片大小进行一个resize，default是调整正确参数，然后送到神经网络当中，当实际上，图片大小并不会发生变化

4.conf-thres

对物体识别的过滤，比如识别该物体是0.8的概率才显示，那么只有0.8以上的概率，才会框出来。这个参数需要按需所设置。

5.iou-thres

default参数显示标记的框的个数，实际中，标记会有多个框，系统会择优选择一个框，如果，如果设置成1，那么非常多的框，有很多框都能满足，但是如果default为0，则基本不会有重复的框。

6.view-image

通过设置命令，可以直接实时显示。


接下来运行就是实时运行，出来之后 闪退，但是对于视频非常好，可以看着视频标记，也解决了上面视频识别之后，导出的视频无法打开的问题。

7.classes

一个过滤参数，可以只检测某一个物品，比如我只想检测人的话，人的参数是0，可以设置成0之后再运行。

project

该参数是保存结果放在一个文件夹，可以进行一个修改

name

该参数就是对产出的文件进行命名，本代码是命名成exp

exist-ok

如果设置该参数，那么不是再exp23中建立，而是exp中

预告：如何训练yolov5神经网络，芜湖起飞！
参考视频：目标检测 YOLOv5 开源代码项目调试与讲解实战【土堆 x 布尔艺数】

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