YOLO的FLOPs

### YOLO 模型的 FLOPs 计算

对于神经网络模型而言，FLOPs（Floating Point Operations Per Second）是一个衡量计算复杂度的重要指标。针对YOLO系列模型，可以通过特定工具或库来获取其FLOPs数值。

在PyTorch环境中，可以利用`thop`库来进行这一操作。下面展示如何基于给定配置文件加载YOLOv8模型并计算其FLOPs：

from thop import profile
import torch
from ultralytics.yolo.utils.torch_utils import select_device, time_sync
from ultralytics.yolo.v8.detect.train import parse_opt, main as train_main

device = select_device('cpu')
model_path = 'cfg/models/v8/yolov8_OREPA.yaml'
img_size = (640, 640)

# 加载模型定义
opt = parse_opt(overrides={'data': None})
model = train_main(opt=opt, noval=True, nosave=True)[1]

input_tensor = torch.randn((1, 3, *img_size)).to(device)
flops, params = profile(model.to(device), inputs=(input_tensor,), verbose=False)

print(f"FLOPs: {flops / 1e9:.2f}G")  # 将结果转换成GFLOPs表示

上述代码片段展示了通过指定图像尺寸和模型架构路径来创建YOLO实例，并调用`profile()`函数获得该模型每秒浮点运算次数以及参数量的信息[^2]。

需要注意的是，在不同版本之间可能存在细微差异；因此建议根据实际使用的YOLO变体调整相应部分以适应具体需求。