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。

相关问题

yolov5显示帧率

要在YOLOv5中显示帧率，你可以在`detect.py`脚本中进行以下更改：

1. 在`detect.py`脚本中，找到以下代码行：

   def detect(save_img=False):

2. 在该函数内，找到以下代码行：

   # 初始化计时器
   time_start = time.time()

3. 在以下代码行之后，添加一行来记录开始时间：

   # 记录开始时间
   time_start = time.time()

4. 接着，在以下代码行之前，添加一行来记录结束时间：

   # 记录结束时间
   time_end = time.time()

5. 在以下代码行之前，添加一行来计算帧率：

   # 计算帧率
   fps = 1 / (time_end - time_start)

6. 最后，在终端或命令提示符中运行YOLOv5时，会显示每秒处理的帧数（帧率）。

请注意，这只是在YOLOv5脚本中显示帧率的一种方法。你也可以根据自己的需求进行更改和调整。

yolov5 显示帧率

您可以使用以下代码来计算YOLOv5模型的帧率：

import time
import torch
from torchvision.models import detection

# 加载模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)

# 设置推理设备
device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
model.to(device)

# 创建一个随机输入张量
input_tensor = torch.rand((1, 3, 640, 480)).to(device)

# 运行推理并测量时间
num_iterations = 100
start_time = time.time()
for _ in range(num_iterations):
    with torch.no_grad():
        outputs = model(input_tensor)
end_time = time.time()

# 计算帧率
total_time = end_time - start_time
fps = num_iterations / total_time

print(f"YOLOv5模型的平均帧率为：{fps:.2f} FPS")

在上面的代码中，我们使用`torch.hub.load`函数从ultralytics/yolov5仓库加载了一个预训练的YOLOv5s模型。然后，我们选择了一个随机输入张量，并将其传递给模型进行推理。我们通过多次运行推理并测量时间来计算模型的帧率。

请注意，这个示例代码假设您已经安装了PyTorch和torchvision库，并且您的计算机上有适当的CUDA驱动程序（如果使用GPU）。