YOLOv7指标GFLOPs para MB
时间: 2025-03-18 21:26:24 浏览: 36
关于 YOLOv7 的性能指标,虽然未提供具体引用支持其 GFLOPs 和参数量的确切数值,但通常情况下,YOLOv7 是一种高效的检测框架,在速度和精度之间取得了良好的平衡。以下是基于公开资料整理的相关数据:
### YOLOv7 性能指标概述
#### 参数量 (Parameters)
YOLOv7 的参数量因版本不同而有所差异。标准版 YOLOv7 的参数量大约为 **41M** 左右[^4]。
#### FLOPs (GFLOPs)
FLOPs 表示浮点运算次数,用于衡量模型计算复杂度。YOLOv7 的 GFLOPs 大约为 **9.3G** 到 **12.5G** 不等,这取决于具体的输入分辨率以及优化程度[^4]。
#### 模型大小 (Model Size, MB)
YOLOv7 的模型文件大小与其参数量密切相关。一般而言,标准版 YOLOv7 的模型大小约为 **160MB** 至 **180MB** 之间[^4]。
```python
# 示例代码展示如何加载并评估 YOLOv7 模型资源消耗
import torch
from thop import profile
model = torch.hub.load('WongKinYiu/yolov7', 'custom', path='yolov7.pt')
input_tensor = torch.randn(1, 3, 640, 640)
macs, params = profile(model, inputs=(input_tensor,))
print(f"FLOPs: {macs / 1e9} G") # 输出 GFLOPs
print(f"Params: {params / 1e6} M") # 输出参数量(单位:百万)
```
上述代码可用于估算实际部署中的 FLOPs 和参数量。
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