mmdetection fps
时间: 2023-10-14 17:05:36 浏览: 70
MMDetection是一个开源的目标检测工具箱,它提供了多种目标检测算法的实现。FPS(Frames Per Second)是衡量算法在处理视频时每秒处理的帧数。由于MMDetection支持多种算法和硬件加速方式(如CUDA),实际的FPS可能会受到多个因素的影响,包括输入图像尺寸、硬件性能、算法复杂度等。因此,无法给出一个固定的FPS值,它往往会根据具体的应用场景和硬件环境而变化。如果你想要了解具体的FPS值,建议你在特定环境下进行实际的测试评估。
相关问题
mmdetection测试fps
要测试mmdetection的FPS(每秒处理帧数),可以使用mmdetection提供的benchmark.py工具。这个工具会运行配置文件中指定的测试集,并计算单张图片的推理时间。你可以使用以下命令来测试FPS:
python tools/analysis_tools/benchmark.py configs/my_coco_config/my_coco_config.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth
这个命令会加载配置文件和训练好的模型,然后运行测试集并计算推理时间。通过这个工具,你可以得到模型在当前环境下的推理速度,即FPS。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [mmdetection tools工具梳理](https://blog.csdn.net/weixin_44966641/article/details/124558532)[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_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
mmdetection如何计算fps
根据提供的引用内容,***etection的fps需要使用get_fps.py文件。具体步骤如下:
1.首先,进入mmdetection的tools/analysis_tools目录下。
2.找到get_fps.py文件并打开。
3.在get_fps.py文件中,可以看到如下代码:
```python
def main():
parser = argparse.ArgumentParser(description='Get FLOPs of a model')
parser.add_argument('config', help='test config file path')
parser.add_argument('checkpoint', help='checkpoint file')
parser.add_argument('--shape', type=int, nargs='+', default=[800], help='input image size')
parser.add_argument('--device', type=str, default='cuda:0', help='device used for FLOPs computation')
args = parser.parse_args()
model = init_detector(args.config, args.checkpoint, device=args.device)
assert hasattr(model, 'forward_dummy'), \
'Customized models must have forward_dummy function for FLOPs computation'
model.eval()
inputs = torch.randn((1, 3) + (args.shape[0],) * 2).to(args.device)
flop, _ = profile(model, inputs)
print('FLOPs: {}'.format(flop))
# Test speed
model_time = Averager()
with torch.no_grad():
for i in range(10):
inputs = torch.randn((1, 3) + (args.shape[0],) * 2).to(args.device)
model_time.tic()
model(inputs)
model_time.toc()
fps = 1 / model_time.avg
print('{} FPS'.format(fps))
```
4.在终端中输入以下命令:
```python
python get_fps.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} --shape ${INPUT_SHAPE} --device ${DEVICE}
```
其中,${CONFIG_FILE}是你的模型配置文件的路径,${CHECKPOINT_FILE}是你的模型权重文件的路径,${INPUT_SHAPE}是输入图像的大小,${DEVICE}是计算设备的名称。
例如,如果你的模型配置文件为configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py,权重文件为checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth,输入图像大小为800x800,计算设备为cuda:0,那么你需要在终端中输入以下命令:
```python
python get_fps.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth --shape 800 --device cuda:0
```
5.运行命令后,程序会输出模型的FLOPs和FPS。
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