YOLOv5的FPS值

### YOLOv5 帧率性能分析

YOLOv5 的帧率（Frames Per Second, FPS）表现取决于多个因素，包括但不限于硬件配置、输入图像尺寸以及使用的具体版本。为了评估 YOLOv5 的 FPS 性能，可以通过调整 `batch` 参数来计算每秒处理的图片数量[^2]。

#### 影响 FPS 的主要参数设置

- **Batch Size**: 批量大小决定了每次迭代中处理的图片数目。较大的批量可以利用 GPU 并行计算的优势，从而提升整体吞吐量。

- **Image Size (`imgs`)**: 默认情况下，YOLOv5 使用 640×640 的输入分辨率。更高的分辨率虽然有助于提高检测精度，但也增加了计算负担，进而影响到 FPS 表现。

- **Device Selection (`device`)**: 推理设备的选择对于 FPS 至关重要。通常推荐使用 GPU 来加速推理过程；如果指定为 CPU，则可能会显著降低速度。

- **Half Precision Inference (`half`)**: 启用 FP16 半精度浮点运算可以在支持此特性的硬件上加快推理速度而不明显牺牲准确性。

import torch
from yolov5 import detect

# 设置半精度推断以优化性能
detect.half = True  

# 配置其他选项并启动检测流程
results = detect.run(
    weights='yolov5s.pt',  # 模型权重路径
    imgsz=640,            # 输入图像尺寸
    device='cuda:0'       # 使用第一个可用的GPU
)

此外，在实际应用环境中还需要考虑预热(`warmup`)和多次测试(`testtime`)等因素对最终测得的平均 FPS 数值的影响。适当增加这些参数可以帮助排除冷启动效应和其他瞬态干扰，得到更为可靠的性能数据。