YOLOv8推理性能研究FPS与平均推理时间在科学应用中的评估与优化

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YOLOv8推理性能研究FPS与平均推理时间在科学应用中的评估与优化

在深度学习的目标检测领域，YOLO（You Only Look Once）系列算法由于其高效的推理速度和较高的检测精度，广泛应用于实时监控、自动驾驶等场景。在YOLOv8的研究和应用中，推理速度（FPS）和推理每张图片的平均时间（Average Inference Time, AIT）是评价模型性能的重要指标。特别是在科研和生产环境中，实时性和效率至关重要，因此，计算YOLOv8的FPS和推理每张图片的时间，成为了科研中必备的步骤。

本文将介绍如何使用训练好的YOLOv8模型，计算FPS和每张图片的平均推理时间，并给出详细的代码实现。

1. 背景知识ÿ