yolo测试fps不稳定怎么办

最新推荐文章于 2025-06-09 23:54:15 发布
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已经把csdn上有的方法试了七七八八，每种方法我都放在baseline上和改进的模型上跑了各二十遍，但是得到的结果都不稳定= =波动几十上下，这种情况怎么办？取平均值吗？还有没有能稳定测fps的方法？

2401_82444930
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YOLOv8改进 | 科研必备 | 计算YOLOv8、YOLOv10模型的FPS的脚本
weixin_43199439的博客
05-06 257
通过上述的脚本实现，你可以快速计算YOLOv8和YOLOv10模型的FPS，为实际应用中的性能评估提供重要的参考数据。无论是在研究、开发，还是在模型部署时，FPS都是衡量模型实时性的一个关键指标，帮助我们在精度与速度之间找到最佳平衡。优化方向批量推理：通过批量输入来计算FPS，以评估模型在批量数据上的性能。硬件加速：在GPU或TPU上进行推理，可以进一步提升FPS，尤其是对于大分辨率图片。量化与剪枝：使用模型量化和剪枝技术来减小模型大小和推理时间。
模型部署系列：10x速度提升，Yolov8检测模型稀疏化——CPU上超500FPS
AIGC | 智能洞察，创造未来
12-14 2494
专注于让 YOLOv8 等深度学习模型在 CPU 上快速运行，DeepSparse在 FP32 下的速度快 4 倍，在 INT8 下的速度快 10 倍。
AI：281-提升YOLOv8检测效率 | 集成FasterNeT主干网络以提高FPS和精度
小蜗牛的珍贵百宝箱
09-27 1437
YOLOv8：YOLOv8 是 YOLO 系列的最新版本，专注于目标检测的实时性和高效性。YOLOv8 使用改进的架构和优化策略，使得其在各种检测任务中表现优秀。尽管如此，随着任务复杂度的增加和对精度要求的提升，我们仍可以通过集成更高效的主干网络来进一步提高 YOLOv8 的性能。FasterNeT：FasterNeT 是一个主干网络，专注于提高模型的计算效率和推理速度。相比于其他网络，FasterNeT 可以在相同的计算资源下提供更高的 FPS 和较好的精度，是一种理想的用于高效目标检测的主干网络。
【详细教程】如何使用YOLOv10进行图片与视频的目标检测
阿旭的博客
06-25 1万+
【详细教程】如何使用YOLOv10进行图片与视频的目标检测
YOLOv4团队开源最新力作！1774fps、COCO最高精度，分别适合高低端GPU的YOLO
喜欢打酱油的老鸟
11-23 781
2020-11-18 21:12:56 本文是YOLOv4的原班人马（包含CSPNet一作与YOLOv4一作AB大神）在YOLO系列的继续扩展，从影响模型扩展的几个不同因素出发，提出了两种分别适合于低端GPU和高端GPU的YOLO。 该文所提出的YOLO-large在MSCOCO取得前所未有的精度(已公开的研究成果中最佳)，且可以保持实时推理；所提出的YOLO-tiny在RTX 2080Ti显卡上结合TensorRT+FP16等技术，可以达到惊人的1774FPS@batch=4. 论文标题：Sca
YOLOv4 改进 | 记录如何一步一步改进YOLOv4到自己的数据集（性能、速度炸裂）
3D视觉工坊
01-11 1929
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童植物病害的早期识别和预防是精准农业技术的一个关键技术。本文提出了一种高性能的实时细粒度目标检测框架...
YOLO测试FPS值
03-15
### 计算YOLO模型测试时的FPS值 为了计算YOLO模型在测试阶段的FPS（Frames Per Second），可以通过测量单张图像处理所需的时间并将其转换为每秒可处理的帧数来完成。以下是具体的实现方式： #### 方法概述 FPS 是...
YOLO系列和RT-DETR转onnx和tensorrt，测FPS
weixin_45734021的博客
08-31 2524
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#这是一个基于yolov5的ai自瞄，理论使用于所有fps游戏，本程序基于原始yoloV
09-02
最后，还需要进行充分的测试，确保AI自瞄程序在不同游戏场景中都能稳定运行，并且具备良好的抗干扰能力。 AI自瞄程序的开发和应用不仅仅局限于提高游戏体验，还涉及到一些法律和道德问题。在现实世界中，类似的技术...
yolo怎么输出FPS
01-12
考虑到每次运行可能会因为环境因素导致FPS有所波动，因此建议多次测试取均值得到更稳定的结果[^3]。 另外值得注意的是，不同的硬件设备会对最终测得的FPS造成影响；同时，不同版本的YOLO算法由于结构上的改进也可能...
YOLO V4 Tiny改进版来啦！速度294FPS精度不减YOLO V4 Tiny
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YOLOv4: 虽迟但到，大型调优现场，43mAP/83FPS | 论文速递
晓飞的算法工程笔记
04-24 1万+
YOLOv4在速度和准确率上都十分优异，作者使用了大量的trick，论文也写得很扎实，在工程还是学术上都有十分重要的意义，既可以学习如何调参，也可以了解目标检测的trick。   来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文地址：https://arxiv.org/abs/200...
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yolo模型精度提升策略
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qq_47798402的博客
06-09 827
结合起来，才能最大程度地提升那6种相似BGA的区分能力，从而显著提高整体mAP。持续进行基于难例分析的主动学习是突破瓶颈的可持续方法。使用自适应优化器、学习率热身与余弦退火，进行充分长周期的训练（配合早停）。持续收集模型在相似BGA上的错误样本，优先标注并加入训练集进行迭代。设计模拟BGA实际成像挑战（反光、模糊、视角变化）的增强方案。尝试引入注意力机制，将分类损失替换为。训练数据（2倍以上是合理起点）。（Focal Loss）以及。显著增加6种相似BGA的。（特别是注意力机制）、
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06-09 684
FBRT-YOLO通过特征互补映射模块（FCM）与多内核感知单元（MKP）的创新设计，解决了航拍图像检测中小目标信息丢失和多尺度适应性不足的核心问题。理论层面：提出空间-语义信息互补映射机制，缓解深层网络位置信息衰减问题；工程层面：轻量化设计（参数量最高降74%）满足嵌入式设备实时需求；应用层面：在Visdrone等数据集上AP提升1.1-2.3%，为无人机安防、灾害监测提供高效解决方案。
[yolov11改进系列]基于yolov11引入轻量级下采样ContextGuided的python源码+训练源码
FL1623863129的博客
06-07 902
摘要： 随着在移动设备上应用语义分割模型的需求迅速增长，当前的顶尖网络由于参数量巨大，不适合移动设备使用，而其他小内存模型则遵循分类网络的原则，忽略了语义分割的固有特征。为了解决这个问题，我们提出了一个轻量级且高效的语义分割网络-上下文引导网络CGNet本文首次提出CG块，改模块通过学习局部特征和周围上下文的联合特征，并进一步用全局上下文改进了这一联合特征。基于CG块，本文开发了CGNet。它在网络的所有阶段捕获上下文信息，并专门为提高分割精度而设计。CGNet还精心设计了减少参数数量和保存内存占用。
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