怎么计算yolo推理速度
时间: 2023-09-22 13:11:56 浏览: 83
要计算YOLO推理速度,需要考虑以下几个因素:
1. GPU型号和数量:YOLO使用GPU进行推理,不同型号和数量的GPU会影响推理速度。
2. 输入图像的尺寸:YOLO的推理速度也受到输入图像尺寸的影响。通常情况下,较小的输入图像尺寸会导致更快的推理速度。
3. 网络的复杂度:YOLO的网络结构也会影响推理速度。通常情况下,较简单的网络结构会导致更快的推理速度。
4. Batch size:批量大小也会影响推理速度。通常情况下,较大的批量大小会导致更快的推理速度。
计算YOLO推理速度的公式为:
推理速度 = 图像数量 / 推理时间
推理时间 = 模型加载时间 + 推理时间
其中,推理时间可以通过代码中的计时函数来测量。模型加载时间是指将训练好的YOLO模型加载到GPU内存中所需的时间,通常只需要计算一次。
在实际应用中,可以对不同的参数进行实验,以获得最优的YOLO推理速度。
相关问题
yolo推理速度计算
根据引用\[1\]中提到的计算公式,对于YOLO系列的推理速度计算,需要考虑卷积层和全连接层的计算量。具体计算公式如下:
对于YOLOX模型:
- YOLOX模型的输入尺寸为416x416,推理速度为63.5ms(使用PyTorch)和14.9ms(使用ONNX)\[3\]。
- YOLOXtiny模型的输入尺寸为416x416,推理速度为88.0ms(使用PyTorch)和26.0ms(使用ONNX)\[3\]。
- YOLOXs模型的输入尺寸为640x640,推理速度为273.5ms(使用PyTorch)和70.6ms(使用ONNX)\[3\]。
- YOLOXx模型的输入尺寸为640x640,推理速度为1607.2ms(使用PyTorch)和528.6ms(使用ONNX)\[3\]。
对于YOLOv5模型:
- YOLOv5s模型的输入尺寸为640x640,推理速度为157ms(使用PyTorch)和58ms(使用ONNX)\[3\]。
- YOLOv5x模型的输入尺寸为640x640,推理速度为998ms(使用PyTorch)和428ms(使用ONNX)\[3\]。
对于Nanodet模型:
- Nanodet_s模型的输入尺寸为320x320,推理速度为54ms(使用PyTorch)和70ms(使用ONNX)\[3\]。
- Nanodet_m模型的输入尺寸为416x416,推理速度为87ms(使用PyTorch)和119ms(使用ONNX)\[3\]。
需要注意的是,以上推理速度是基于特定硬件环境和软件框架的测试结果,实际的推理速度可能会因为不同的硬件设备、软件版本和优化策略而有所不同。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [如何计算?参数量、计算量、推理速度](https://blog.csdn.net/lgzlgz3102/article/details/121312977)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [YOLOX、YOLOv5、Nanodet在PC与嵌入式板Atlas200DK上的推理速度测试](https://blog.csdn.net/qq_41035283/article/details/119150751)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
YOLO使用onnx进行推理
YOLO使用ONNX进行推理的好处是可以提高推理速度。使用ONNX格式的模型可以通过onnxruntime库进行快速推理,比使用PyTorch等框架更高效。此外,使用ONNX格式的模型还可以实现跨平台的部署,方便在不同的硬件设备上进行推理。
为了在ONNXRuntime上进行YOLO推理,可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,将YOLO模型训练完毕后导出为ONNX格式。可以使用PyTorch提供的torch.onnx.export方法将PyTorch模型转换为ONNX格式的模型。
2. 接下来,使用ONNXRuntime库加载导出的ONNX模型。可以使用onnxruntime提供的InferenceSession类加载模型,并创建一个会话。
3. 在推理过程中,需要将输入图像进行预处理,使其符合模型的输入要求。这包括图像的缩放、归一化等操作。
4. 将预处理后的图像输入到ONNX模型中,通过调用会话的run方法进行推理。可以获取模型的输出结果。
5. 最后,根据模型的输出结果进行后处理,例如应用非极大值抑制(NMS)算法来过滤重叠的边界框,并得到最终的检测结果。
需要注意的是,YOLO的推理过程可能需要使用GPU进行加速。在使用ONNXRuntime进行推理时,可以通过设置相关参数来指定使用GPU进行计算。
引用\[1\]提到了使用ONNXRuntime进行推理的优势和步骤,而引用\[2\]则提供了YOLOv7的实现代码,可以作为参考。引用\[3\]提到了官方提供的使用ONNX推理的示例文件,虽然已经被删除,但可以作为备忘参考。
综上所述,使用ONNX进行YOLO推理可以提高推理速度,并且可以通过onnxruntime库实现跨平台的部署。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用onnxruntime进行yolov5s模型推理实现](https://blog.csdn.net/jameschen9051/article/details/122360989)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [yolov7使用onnx推理(带&不带NMS)](https://blog.csdn.net/athrunsunny/article/details/126306363)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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