怎么计算yolo推理速度
时间: 2023-09-22 14:11:56 浏览: 394
要计算YOLO推理速度,需要考虑以下几个因素:
1. GPU型号和数量:YOLO使用GPU进行推理,不同型号和数量的GPU会影响推理速度。
2. 输入图像的尺寸:YOLO的推理速度也受到输入图像尺寸的影响。通常情况下,较小的输入图像尺寸会导致更快的推理速度。
3. 网络的复杂度:YOLO的网络结构也会影响推理速度。通常情况下,较简单的网络结构会导致更快的推理速度。
4. Batch size:批量大小也会影响推理速度。通常情况下,较大的批量大小会导致更快的推理速度。
计算YOLO推理速度的公式为:
推理速度 = 图像数量 / 推理时间
推理时间 = 模型加载时间 + 推理时间
其中,推理时间可以通过代码中的计时函数来测量。模型加载时间是指将训练好的YOLO模型加载到GPU内存中所需的时间,通常只需要计算一次。
在实际应用中,可以对不同的参数进行实验,以获得最优的YOLO推理速度。
相关问题
yolo推理速度计算
根据引用\[1\]中提到的计算公式,对于YOLO系列的推理速度计算,需要考虑卷积层和全连接层的计算量。具体计算公式如下:
对于YOLOX模型:
- YOLOX模型的输入尺寸为416x416,推理速度为63.5ms(使用PyTorch)和14.9ms(使用ONNX)\[3\]。
- YOLOXtiny模型的输入尺寸为416x416,推理速度为88.0ms(使用PyTorch)和26.0ms(使用ONNX)\[3\]。
- YOLOXs模型的输入尺寸为640x640,推理速度为273.5ms(使用PyTorch)和70.6ms(使用ONNX)\[3\]。
- YOLOXx模型的输入尺寸为640x640,推理速度为1607.2ms(使用PyTorch)和528.6ms(使用ONNX)\[3\]。
对于YOLOv5模型:
- YOLOv5s模型的输入尺寸为640x640,推理速度为157ms(使用PyTorch)和58ms(使用ONNX)\[3\]。
- YOLOv5x模型的输入尺寸为640x640,推理速度为998ms(使用PyTorch)和428ms(使用ONNX)\[3\]。
对于Nanodet模型:
- Nanodet_s模型的输入尺寸为320x320,推理速度为54ms(使用PyTorch)和70ms(使用ONNX)\[3\]。
- Nanodet_m模型的输入尺寸为416x416,推理速度为87ms(使用PyTorch)和119ms(使用ONNX)\[3\]。
需要注意的是,以上推理速度是基于特定硬件环境和软件框架的测试结果,实际的推理速度可能会因为不同的硬件设备、软件版本和优化策略而有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [如何计算?参数量、计算量、推理速度](https://blog.csdn.net/lgzlgz3102/article/details/121312977)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOX、YOLOv5、Nanodet在PC与嵌入式板Atlas200DK上的推理速度测试](https://blog.csdn.net/qq_41035283/article/details/119150751)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
测试YOLO推理速度
### 测试 YOLO 模型的推理速度
为了测试YOLO模型的推理速度,可以通过测量单次或多次图像处理的时间来获取平均推理时间。下面提供了一种方法,在Python环境中利用`time`库记录每次调用`predict()`函数前后的时刻差。
对于基于PyTorch版本的YOLOv8模型:
```python
import time
from ultralytics import YOLO
# 初始化模型并加载权重文件
model = YOLO("../模型/best.pt")
image_path = "../测试图片/2.png"
start_time = time.time()
result = model.predict(image_path, imgsz=640, save=False, device=0)
end_time = time.time()
inference_time = end_time - start_time
print(f"Inference Time: {inference_time:.4f} seconds.")[^1]
```
如果要更精确地衡量性能,建议重复上述过程若干次(比如100次),去掉最高和最低值之后取平均值得到更加稳定的估计结果。这有助于消除偶然因素带来的误差影响。
针对ONNX格式下的YOLO模型,同样也可以采用类似的计时方式:
```python
import time
from ultralytics import YOLO
onnx_model = YOLO("./model/yolov8n.onnx")
test_image = "./images/0_frame_001.jpg"
start_time = time.time()
results = onnx_model(test_image)
end_time = time.time()
inference_time_onnx = end_time - start_time
print(f"ONNX Inference Time: {inference_time_onnx:.4f} seconds.")
```
值得注意的是,在多线程环境下执行这些操作时,应当遵循线程安全的原则,即为每一个工作线程创建独立的YOLO模型实例以避免竞争条件的发生[^2]。
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