yolov8的fps计算代码
时间: 2024-01-03 15:22:45 浏览: 101
根据提供的引用内容,以下是一个计算yolov8的FPS的代码示例:
```python
import time
import torch
def yolov8_fps(image):
# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5x', pretrained=True)
# 设置模型为评估模式
model.eval()
# 图像预处理
img = model.preprocess(image)
# 将图像转换为Tensor
img = torch.from_numpy(img).to(model.device)
# 执行推理
with torch.no_grad():
pred = model(img)
# 非极大值抑制处理
pred = model.postprocess(pred)
# 计算FPS
start_time = time.time()
for _ in range(1000):
with torch.no_grad():
pred = model(img)
end_time = time.time()
total_time = end_time - start_time
fps = 1000 / total_time
return fps
# 调用函数计算FPS
image = ... # 输入图像
fps = yolov8_fps(image)
print("FPS: ", fps)
```
请注意,这只是一个示例代码,实际使用时需要根据具体的yolov8模型和数据进行调整。