yolov5 显示FPS

要在YoloV5中显示FPS，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 打开`detect.py`文件，该文件位于YoloV5的根目录下。
2. 在`detect.py`文件中，找到以下代码段：

for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
    ...

3. 在该代码段下方添加以下代码片段：

# 计算并显示FPS
start_time = time.time()
fps = 0
for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
    ...
    # 显示图像或执行其他操作

    # 计算FPS
    fps = 1 / (time.time() - start_time)
    start_time = time.time()

    # 在图像上绘制FPS值
    cv2.putText(im0s, f"FPS: {fps:.2f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2)

    # 显示带有FPS的图像
    cv2.imshow("YoloV5", im0s)
    cv2.waitKey(1)

4. 保存`detect.py`文件并重新运行YoloV5。

现在，你应该能够在YoloV5的输出窗口中看到实时的FPS值。这个值表示每秒处理的图像帧数。

相关问题

yolov5加上fps显示

要在yolov5中添加fps显示，可以按照以下步骤进行操作：
1. 首先，确保你已经在yolov5代码的根目录下。
2. 打开train.py文件，并在文件的开头添加以下导入语句：

   import time

3. 在train.py文件的`def train()`函数中找到以下代码块：

   if rank in [-1, 0]:
       tb_writer = None
   else:
       tb_writer = None

在该代码块之后，添加以下代码：

   start_time = time.time()

4. 在train.py文件的`def train()`函数中找到以下代码块：

   # 主训练循环
   for epoch in range(start_epoch, epochs):
       # ...

在该代码块之前，添加以下代码：

   end_time = time.time()
   fps = int(batch_size / (end_time - start_time))
   print(f"FPS: {fps}")
   start_time = time.time()

5. 保存train.py文件，并按照之前的指令执行训练命令即可。

这样，每个epoch结束后，会输出训练过程中的fps值，以显示训练速度。注意，这个fps值仅仅是每个epoch的训练速度，而不是每个batch的速度。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Ubuntu20.04部署YOLOv5](https://blog.csdn.net/qq_40672115/article/details/130283933)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

yolov7显示fps

要在Yolov7中显示FPS，可以在代码中添加以下代码：

import time

start_time = time.time()
# 在这里添加你的模型推理代码
end_time = time.time()

fps = 1 / (end_time - start_time)
print("FPS: ", fps)

这将计算模型推理所需的时间，并将其转换为FPS。您可以将其添加到您的代码中，以便在每次推理时显示FPS。