yolov5中detect显示fps

在yolov5中，可以通过在detect函数中添加参数--fps来显示每秒处理的帧数。例如，运行以下命令：

python detect.py --weights yolov5s.pt --img 640 --conf .25 --source --fps

其中，--fps参数用于显示每秒处理的帧数。在运行时，会在控制台输出当前的帧数。

相关问题

边缘端yolov5在detect.py中如何实时显示fps帧率

在YOLOv5的`detect.py`文件中，实时显示FPS（每秒帧数）通常是通过添加一个计时器以及一些屏幕输出函数来实现的。这里是一个简化的步骤：

1. **导入所需库**：首先，你需要导入必要的库，如`time`用于计时，`cv2`用于处理图像，以及`matplotlib`可能用于更直观地展示FPS。

import time
from utils.general import timer, check_requirements, increment_path

2. **初始化计时器**：在开始检测前，创建一个开始时间标记，然后在每一帧后更新它并计算这段时间内的帧数。

start_time = time.time()

# ... (检测代码)

def show_frame_with_fps(frame, fps):
    # ... (显示图像的代码)
    cv2.putText(frame, f"FPS: {fps:.2f}", (10, 30), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 2)

3. **检测循环**：在主的while循环中，检测图片、更新帧数并显示在屏幕上。每次处理完一帧后，会计算当前时间与上一次的时间差，并用这个差值除以1秒（即1000毫秒）得到大约的FPS。

for path, img, im0s, vid_cap in data_gen(1):  # 或其他数据生成部分
    # ... (检测和处理代码)
    end_time = time.time()
    if not frame:
        continue
    fps = 1 / (end_time - start_time)  # 计算FPS
    start_time = end_time

    show_frame_with_fps(frame, fps)
    ... (其他输出操作)

运行yolov5时如何显示FPS帧率

在运行YOLOv5（一种基于PyTorch的开源目标检测模型）时，如果你想实时查看每秒处理的帧数（即FPS，Frames Per Second），通常可以在训练或推理阶段添加一些日志记录和性能指标的功能。

如果你是在命令行界面运行`python train.py` 或 `python detect.py`，你可以使用`torch.utils.tensorboard`库或者直接打印时间间隔来估算FPS。例如，在`detect.py`脚本中，可以修改`show`函数，增加计时并计算FPS：

import time

def show(img, p, s, meta):
    # ... 其他展示逻辑 ...

    start_time = time.time()
    # ... 显示图片 ...

    end_time = time.time()
    dt = end_time - start_time
    fps = 1 / dt if dt > 0 else 0
    print(f"Current FPS: {fps:.2f}")

如果使用的是TensorBoard，训练结束后会自动创建一个事件文件夹，其中包含了包括FPS在内的性能数据。你可以通过命令`tensorboard --logdir [your_event_folder]`打开TensorBoard来查看。