怎么在yolov7的detect.py文件夹中添加计算FPS值和FLOPS值的代码呢，应加哪些代码呢

要在yolov7的detect.py文件夹中添加计算FPS值和FLOPS值的代码，需要进行以下步骤：

1. 导入必要的库

在文件的开头，需要导入相应的库，例如：

import time
import torch
from thop import profile
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import time_synchronized

其中，`time`库用于计算时间，`torch`库用于深度学习相关的计算，`thop`库用于计算FLOPS，`attempt_load`函数用于加载模型，`non_max_suppression`和`scale_coords`函数用于后处理，`time_synchronized`函数用于同步时间。

2. 添加计算FPS值的代码

在程序中添加计算FPS值的代码，例如：

t1 = time.time()
for batch_i, (img, path, _) in enumerate(dataloader):
    img = img.to(device)
    pred = model(img)[0]
t2 = time.time()
print('FPS: {:.2f}'.format(batch_size / (t2 - t1)))

其中，`t1`和`t2`分别记录开始和结束时间，`batch_size`指的是每批次的图像数量，`dataloader`是数据加载器，`model`是加载的模型。

3. 添加计算FLOPS值的代码

在程序中添加计算FLOPS值的代码，例如：

input = torch.randn(1, 3, img_size, img_size).to(device)
flops, params = profile(model, inputs=(input,))
print('FLOPS: {:.2f}G'.format(flops / 1E9))

其中，`input`是一个随机的输入张量，`flops`是计算得到的FLOPS值，`params`是模型的参数数量。需要注意的是，要先将模型加载到设备上。