yolov7的fps怎么测

要测量 YOLOv7 的 FPS（每秒帧数），可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装必要的库：确保你已经安装了 OpenCV 和 PyTorch 库。

2. 加载 YOLOv7 模型：使用 PyTorch 加载预训练的 YOLOv7 权重文件，并将模型加载到 GPU（如果可用）上。

3. 准备输入图像：选择一张或多张测试图像作为输入。你可以使用 OpenCV 或其他图像处理库加载图像。

4. 运行推理：对于每张输入图像，将其传递给 YOLOv7 模型进行推理，并记录推理时间。

5. 计算 FPS：将推理时间转换为每秒帧数，使用以下公式计算 FPS：FPS = 1 / 推理时间。

下面是一个示例代码，展示了如何测量 YOLOv7 的 FPS：

import cv2
import torch
from models import Darknet
from utils.general import non_max_suppression

# 加载 YOLOv7 模型
model = Darknet('cfg/yolov7.cfg')
model.load_weights('weights/yolov7.weights')
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device).eval()

# 准备输入图像
image_path = 'test.jpg'
image = cv2.imread(image_path)
image = cv2.resize(image, (model.width, model.height))
image = image[:,:,::-1].transpose(2, 0, 1)  # BGR to RGB, HWC to CHW
image = torch.from_numpy(image / 255.0).float().unsqueeze(0).to(device)

# 运行推理
with torch.no_grad():
    detections = model(image)
    detections = non_max_suppression(detections, conf_thres=0.5, nms_thres=0.4)

# 计算推理时间和 FPS
inference_time = detections[0].cpu().numpy()[0][0]
fps = 1 / inference_time

print(f"推理时间：{inference_time} 秒")
print(f"FPS：{fps}")

请注意，这只是一个示例，实际的代码可能因为你的具体需求而有所不同。另外，为了获得更准确的 FPS 测量结果，你可能需要对多个图像进行推理，并取平均值。