yolov5fps怎么得到

要计算YOLOv5的帧率（FPS），你需要先安装YOLOv5并加载模型。以下是一般的步骤：

1. 首先，你需要从YOLOv5的GitHub仓库中下载代码和模型权重。你可以在https://github.com/ultralytics/yolov5 找到YOLOv5的代码。

2. 安装依赖项，你可以按照README文件中的说明进行安装。

3. 下载预训练模型权重。YOLOv5仓库中提供了几个不同大小的预训练模型权重供选择。

4. 加载模型并进行推理。在你的代码中，你需要使用YOLOv5库来加载模型并进行目标检测。以下是一个简单的示例代码：

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression

# 加载YOLOv5模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'))

# 设置输入大小
img_size = 640

# 定义输入
img = torch.zeros((1, 3, img_size, img_size), device=model.device)

# 进行推理
pred = model(img)

# 对预测结果进行后处理
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.3, iou_thres=0.6)

5. 计算帧率。你可以使用Python的time模块来计算推理所花费的时间，并将其转换为帧率。以下是一个示例代码：

import time

# 定义推理的帧数
num_frames = 100

# 进行推理，并计算时间
start_time = time.time()
for _ in range(num_frames):
    pred = model(img)
    pred = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.3, iou_thres=0.6)
end_time = time.time()

# 计算帧率
fps = num_frames / (end_time - start_time)
print("YOLOv5的帧率：", fps)

这样，你就可以得到YOLOv5的帧率了。请注意，实际的帧率可能会受到计算机性能、输入图像大小和模型的影响。