yolov5s 调参提高FPS

YOLOv5s 是一种流行的实时物体检测模型，它结合了 Darknet 的结构以及 YOLO 系列的优点，提供了一个相对快速且准确的解决方案。要通过调参提高 YOLOv5s 的 FPS（每秒帧数），可以关注以下几个关键点：

1. **网络结构优化**：减少特征图的数量（如降低锚点数量）有助于减小计算量，提升速度。YOLOv5s-m 和 s 版本已经进行了这样的优化。

2. **批处理大小（Batch Size）**：适当增大 batch size 可以利用 GPU 并行计算的优势，但也需要有足够的内存支持。找到一个平衡点可以提升 FPS。

3. **硬件优化**：更新显卡驱动、调整 CUDA 设置和 TensorRT 集成等硬件层面的操作也可以提高性能。

4. **超参数调整**：
- **anchor scales and ratios**：调整默认的 anchor box 宽高比和尺度，使其更适应目标数据集。
- **learning rate scheduler**：使用合适的学习率衰减策略（如 Cosine Annealing 或 Warmup）。
- **weight decay** 和 **dropout rate**：适度调整防止过拟合同时保持足够的泛化能力。

5. **模型量化**：对于部署在嵌入式设备上，模型量化可以将模型精度损失减至最小，同时保持较高的运行速度。

6. **输入分辨率**：虽然高分辨率能够获取更多细节，但会增加计算负担。选择合适的输入尺寸有利于速度。

相关问题

yolov5s怎么怎么计算fps

要计算 YOLOv5s 的 FPS（每秒处理帧数），可以使用以下步骤：

1. 导入必要的库和模型：

import time
import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords, xyxy2xywh
from utils.torch_utils import select_device
device = select_device('0')
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=device)

2. 定义输入图像和阈值：

img_size = 640
conf_thres = 0.25
iou_thres = 0.45

3. 加载图像并进行推理：

img = torch.zeros((1, 3, img_size, img_size), device=device)  # 初始化输入张量
_ = model(img)  # 预热模型
t0 = time.time()  # 记录开始时间
for i in range(10):  # 进行10次测试以获得平均FPS
    detections = model(img)[0]  # 进行推理
    detections = non_max_suppression(detections, conf_thres, iou_thres)  # 进行后处理
t1 = time.time()  # 记录结束时间

4. 计算平均FPS：

fps = 10 / (t1 - t0)  # 计算平均FPS
print(f'FPS: {fps:.2f}')

注意，这里的代码假定你已经安装了 YOLOv5 并下载了预训练模型 yolov5s.pt。如果你还没有安装或下载，请参考 YOLOv5 的官方文档进行安装和下载。

yolov5s fps

根据引用[1]和引用[2]，可以看出在部署Yolov5s模型时，需要搭建Python/Pytorch/Cuda环境，并进行权重训练。在FPS实践部分，需要搭建tensorrt基本框架，并使用Dxgi截图传入模型推导。根据引用[3]中的代码，可以看出在实现FPS时，使用了一些参数和常量，如批处理大小为1（BATCH_SIZE），NMS阈值为0.1（NMS_THRESH），置信度阈值为0.6（CONF_THRESH）。然而，具体的FPS数值需要根据实际运行环境和硬件设备来测试，无法直接从提供的引用内容中得出。