yolov5のdetect.pyのオプション

-h, --help: このヘルプメッセージを表示し、終了します。
--weights WEIGHTS [WEIGHTS ...]: モデルのパスまたはトリトンのURLを指定します。
--source SOURCE: 入力のソースを指定します。ファイル、ディレクトリ、URL、globパターン、スクリーン、または0（ウェブカメラ）が使用可能です。
--data DATA: （オプション）データセットのyamlパスを指定します。
--imgsz IMGSZ [IMGSZ ...], --img IMGSZ [IMGSZ ...], --img-size IMGSZ [IMGSZ ...]: 推論時の画像サイズ（高さ、幅）を指定します。
--conf-thres CONF_THRES: 検出の信頼度の閾値を設定します。
--iou-thres IOU_THRES: NMS（Non-Maximum Suppression）のIoU（Intersection over Union）の閾値を設定します。
--max-det MAX_DET: 1枚の画像あたりの最大検出数を指定します。
--device DEVICE: 使用するCUDAデバイスを指定します。例えば、0や0,1,2,3、またはcpuを指定できます。
--view-img: 結果を表示します。
--save-txt: 結果を*.txtファイルに保存します。
--save-csv: 結果をCSV形式で保存します。
--save-conf: --save-txtでラベルに信頼度を保存します。
--save-crop: 検出された予測ボックスをクロップして保存します。
--nosave: 画像や動画を保存しません。
--classes CLASSES [CLASSES ...]: 特定のクラスによるフィルターを適用します。例: --classes 0 や --classes 0 2 3。
--agnostic-nms: クラスに依存しないNMSを使用します。
--augment: 推論を拡張します。
--visualize: 特徴を可視化します。
--update: すべてのモデルを更新します。
--project PROJECT: 結果を指定されたプロジェクト/名前に保存します。
--name NAME: 結果を指定されたプロジェクト/名前に保存します。
--exist-ok: 既存のプロジェクト/名前が存在してもOKです。インクリメントしません。
--line-thickness LINE_THICKNESS: バウンディングボックスの太さをピクセルで指定します。
--hide-labels: ラベルを隠します。
--hide-conf: 信頼度を隠します。
--half: FP16の半精度推論を使用します。
--dnn: ONNX推論のためにOpenCV DNNを使用します。
--vid-stride VID_STRIDE: ビデオのフレームレートのストライドを指定します。