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yolov8打印fps cpu

时间: 2025-01-30 22:43:52 浏览: 41

### 计算YOLOv8在CPU上的FPS 为了计算YOLOv8在CPU上的帧率(FPS)，可以通过测量处理单个图像所需的时间来实现。这涉及到记录每次推断开始和结束的时间戳，并据此计算平均推理时间，进而得出FPS。 #### 导入必要库首先导入所需的Python库，包括`time`用于计时以及来自`ultralytics`的YOLO类[^3]： ```python import time from ultralytics import YOLO ``` #### 加载模型加载预训练好的YOLOv8模型以便后续使用： ```python model = YOLO('yolov8n.pt') ``` #### 准备测试数据集准备一组图片路径列表作为测试样本，这里假设有一个名为`image_paths`的变量存储这些路径: ```python image_paths = ['path/to/image1.jpg', 'path/to/image2.jpg'] # 替换为实际图片路径 ``` #### 测量FPS 通过循环遍历所有待测图片并执行预测操作的同时记录下总的耗时，最后除以图片数量得到平均每秒能处理多少张图即为FPS： ```python start_time = time.time() for img_path in image_paths: result = model(img_path) end_time = time.time() total_images = len(image_paths) fps = total_images / (end_time - start_time) print(f'Average FPS on CPU: {fps:.2f}') ``` 这段代码会输出在CPU环境下运行YOLOv8模型时的大致帧速率。需要注意的是，由于计算机性能差异较大，因此不同机器上获得的结果可能会有所不同。

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