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yolov8如何计算fps

时间: 2025-02-07 18:01:43 浏览: 114

### 计算YOLOv8中的FPS 在YOLOv8中计算FPS（每秒帧数）涉及几个关键步骤。FPS衡量的是模型每秒钟能处理多少图像帧，这对于评估模型的实际应用性能至关重要。 #### 准备工作确保已经安装并配置好了YOLOv8环境，并拥有预训练好的权重文件用于测试[^1]。 #### 加载模型与初始化计时器加载YOLOv8模型之后，在Python脚本里引入必要的库来记录时间戳： ```python import time from ultralytics import YOLO model = YOLO('path_to_your_model.pt') # 替换为实际路径 warmup_iterations = 10 # 预热迭代次数 test_images = ['image1.jpg', 'image2.jpg'] # 测试图片列表 ``` 执行一定数量的预热运行以减少首次调用带来的偏差影响: ```python for _ in range(warmup_iterations): results = model(test_images[0]) ``` #### 开始正式测量通过循环遍历待测样本集来进行多次预测操作，并统计总耗时以及总的推断次数从而得出平均值： ```python start_time = time.time() total_inference_times = [] number_of_tests = len(test_images) for img_path in test_images: start_single_img = time.time() result = model(img_path) end_single_img = time.time() total_inference_times.append(end_single_img - start_single_img) end_time = time.time() average_time_per_image = sum(total_inference_times)/len(total_inference_times) fps = number_of_tests / (end_time - start_time) print(f'Average inference time per image: {average_time_per_image:.4f} seconds') print(f'Total FPS: {fps:.2f}') ``` 这段代码会输出平均每张图所需的推理时间和整体的FPS数值[^3]。

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