YOLO11一键输出FPS、层数、参数量、计算量、模型大小、推理延时

前言

在官方项目中,使用val接口可输出模型的层数、参数量、计算量。而与推理速度相关的评价指标中,只提供了前处理、推理和后处理的耗时,并且是一次推理的的耗时,而单次推理的耗时仍可能因各种随机因素波动,导致单次测量结果不可靠。本文通过预热、取平均,可一键输出模型的推理延时、FPS以及层数、参数量、计算量、模型大小

在这里插入图片描述


专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF、Neck、检测头等全方位改进

专栏地址:YOLOv11改进专栏——以发表论文的角度,快速准确的找到有效涨点的创新点!

一、完整代码

在项目的根目录中新建一个py文件,将下面的代码粘贴进去即可。

相关的参数参考第二节进行调整。

import warnings

warnings.filterwarnings('ignore')
import argparse
import os
import time
import numpy as np
import torch
from tqdm import tqdm
from ult
### YOLO 模型轻量化评估指标 #### FPS (Frames Per Second) FPS表示每秒传输帧数,用于衡量模型推理的速度。通过测量延迟(Latency),可以计算出FPS,因为两者之间存在倒数关系[^2]。 #### 参数量 (Parameters) 参数量反映了神经网络中权重的数量。较低的参数量有助于减少内存占用并可能加快训练过程。然而需要注意的是,较少的参数并不一定意味着更低的延时或更高的FPS,这取决于具体的架构设计和硬件性能特点。 #### 浮点运算次数 (FLOPs) 作为另一个重要的效率度量标准,FLOPs代表了执行一次前向传播所需的浮点运算总数。通常情况下,更少的FLOPs会带来更快的推断速度;但是实际效果还会受到其他因素的影响,比如特定层类型的实现方式以及目标设备上的优化程度等[^1]。 #### 准确率 (Accuracy) 对于任何机器学习模型而言,保持足够的预测精度都是至关重要的。当尝试压缩YOLO这样的检测器时,在追求高效的同时也要确保不会显著牺牲其分类及定位能力。因此,准确率始终是一个核心考量维度。 综上所述,YOLO模型轻量化过程中主要考虑四个方面的评价指标FPS参数量、FLOPs 和准确率。其中,FPS直接关联到用户体验中的实时性表现;而参数量与FLOPs则更多地影响着资源消耗情况;最后,无论怎样调整结构都应力求维持较高的识别准确性。 ```python def evaluate_yolo_lite(model, test_data): import time start_time = time.time() predictions = model.predict(test_data) end_time = time.time() latency = end_time - start_time fps = 1 / latency flops = compute_flops(model) # 假设有一个函数来计算FLOPS params = count_parameters(model) # 同样假设这里有个方法统计参数数量 accuracy = calculate_accuracy(predictions, ground_truth_labels) return { 'fps': fps, 'flops': flops, 'params': params, 'accuracy': accuracy } ```
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