yolov8输出每层的FLOPs

要计算YOLOv8输出每层的FLOPs，你可以进行以下步骤：

1. 首先，你可以使用YOLOv8的预训练权重文件。这些权重文件包括YOLOv8n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv8l和YOLOv8x。

2. 下一步是修改torch_utiles.py文件中的model_info函数。在这个函数中，你可以找到计算FLOPs的位置。

3. 在修改torch_utiles.py文件后，确保在profile函数中返回total_ops、total_params、total_kernel_macs和total_output_macs这些值。

4. 最后，你可以使用torch_utiles处理FLOPs和输出的访存量omacs。

通过以上步骤，你可以计算YOLOv8每层的FLOPs。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x)](https://download.csdn.net/download/crasher123/87941630)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Yolov5 计算访存量MAC与计算量FLOPS](https://blog.csdn.net/m0_46093829/article/details/128110232)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]