YOLOv5 detect.py参数详解与优化实践

YOLOv5作为行业常见技术方案中的代表性目标检测框架，其detect.py脚本是模型推理的核心入口。本文将从参数分类、作用机制及实际应用三个维度，系统解析该脚本的参数设计原理，并结合性能优化与场景适配需求，提供可落地的技术建议。

一、参数分类与功能解析

detect.py的参数体系可划分为四大类：输入输出控制、模型加载配置、推理过程控制及后处理策略。以下为关键参数的详细说明。

1. 输入输出控制参数

• --weights
  指定模型权重文件路径（如yolov5s.pt），支持本地路径或云存储URL。权重文件需与模型架构匹配，例如使用YOLOv5s架构训练的权重不可直接用于YOLOv5m模型。

• --source
  定义输入数据源，支持类型包括：

  • 本地文件路径（图像/视频）
  • 目录批量处理（如data/images/）
  • 流媒体地址（RTSP/RTMP协议）
  • 实时摄像头（0表示默认摄像头）
  • 视频文件（如test.mp4）
    示例：python detect.py --source data/videos/test.mp4

• --output
  指定结果输出目录，默认生成runs/detect/exp。输出内容包含：

  • 标注后的图像/视频
  • 检测结果文本（每帧的类别、坐标、置信度）
  • 可视化日志（如检测框叠加效果）

2. 模型加载与架构参数

• --img-size
  控制模型输入分辨率（如640或1280），需为32的倍数。增大尺寸可提升小目标检测精度，但会显著增加计算量。建议根据硬件性能选择，例如移动端设备优先使用640。

• --conf-thres
  设置检测置信度阈值（默认0.25），过滤低置信度预测框。在噪声较多的场景（如夜间监控）可适当提高至0.4以减少误检。

• --iou-thres
  NMS（非极大值抑制）的IoU阈值（默认0.45），用于合并重叠框。密集目标场景（如人群计数）建议降低至0.3以保留更多候选框。

3. 推理过程控制参数

• --device
  指定计算设备（cpu/cuda:0/mps），默认自动检测可用设备。在多GPU环境下，可通过cuda:0,1启用多卡并行。

• --half
  启用FP16半精度推理（需GPU支持），可减少显存占用并提升速度（约30%性能提升）。示例：python detect.py --half --device cuda:0

• --dnn
  强制使用OpenCV DNN模块进行推理（替代PyTorch原生实现），适用于无CUDA环境的CPU部署，但性能略低于原生实现。

4. 后处理与可视化参数

• --line-thickness
  控制检测框线条粗细（默认3），在远距离监控场景中可增大至5以提高可视性。

• --hide-labels
  隐藏类别标签（仅显示检测框），适用于对界面简洁性要求高的场景（如嵌入式设备HMI）。

• --save-txt
  将检测结果保存为文本文件（每行格式：class x_center y_center width height confidence），便于后续数据分析。

二、参数优化实践建议

1. 实时性优化方案

针对低延迟需求（如自动驾驶），推荐配置：

python detect.py --weights yolov5s.pt --source 0 --img-size 640 --device cuda:0 --half --conf-thres 0.3

• 使用轻量级模型（YOLOv5s）
• 启用半精度推理
• 降低置信度阈值以减少后处理耗时

2. 精度提升策略

针对高精度需求（如医疗影像），推荐配置：

python detect.py --weights yolov5x.pt --source test.jpg --img-size 1280 --conf-thres 0.5 --iou-thres 0.5

• 使用大型模型（YOLOv5x）
• 提高输入分辨率
• 严格过滤低质量预测框

3. 资源受限场景适配

在嵌入式设备（如Jetson Nano）上，建议：

python detect.py --weights yolov5s.pt --source test.mp4 --img-size 320 --device cpu --dnn

• 降低输入分辨率至320
• 使用OpenCV DNN模块
• 关闭半精度（CPU不支持）

三、常见问题与解决方案

1. 显存不足错误

现象：CUDA out of memory
解决：

• 减小--img-size（如从1280降至640）
• 启用--half半精度
• 使用更小模型（如YOLOv5n）

2. 检测框抖动问题

现象：视频检测中目标框位置剧烈变化
解决：

• 启用跟踪算法（如结合DeepSORT）
• 增加--conf-thres至0.4以上
• 使用平滑后处理（如移动平均滤波）

3. 自定义数据集适配

问题：检测特定类别时效果差
解决：

• 微调模型（使用train.py训练自定义数据集）
• 修改data/coco.yaml中的类别定义
• 调整--conf-thres与--iou-thres匹配数据集特性

四、进阶功能扩展

1. 多模型集成推理

通过修改脚本支持多模型并行检测：

# 伪代码示例
models = [load_model('yolov5s.pt'), load_model('yolov5m.pt')]
results = [model(img) for model in models]
ensemble_results = merge_detections(results)

适用于需要高召回率的场景（如安防系统）。

2. 自定义后处理逻辑

修改detect.py中的non_max_suppression函数，实现领域特定的过滤规则：

def custom_nms(predictions, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45):
    # 添加业务逻辑（如根据目标大小过滤）
    keep = []
    for i, det in enumerate(predictions):
        if det[4] > conf_thres and det[2] > 0.1:  # 示例：过滤小目标
            keep.append(i)
    return predictions[keep]

五、总结与展望

detect.py的参数设计体现了目标检测任务中精度、速度与资源消耗的平衡艺术。开发者应根据具体场景（如实时性要求、硬件条件、目标特性）灵活调整参数组合。未来，随着自动化超参优化技术（如AutoML）的发展，参数调优过程有望进一步简化。对于企业级应用，建议结合云服务（如百度智能云的模型部署服务）实现参数的动态管理与规模化推理。