如何为我的 GPU 计算 FPS 中的各种模型速度？在暗网中答案

【问题标题】：How to calculate various model speed in FPS for my GPU? In Darknet如何为我的 GPU 计算 FPS 中的各种模型速度？在暗网中
【发布时间】：2020-01-04 16:38:55
【问题描述】：

我在我的对象检测项目中使用Darknet。我想创建一个类似的图表：

适用于我的 GPU 和各种型号。如何以 FPS 计算模型的速度？我尝试过这样做，但我不知道它是否有意义并且是否正确：

我为我的验证集运行 mAP 计算并在输出中获取此信息：

因此，如果我的验证集包含 300 张图像，则模型速度 = 300/28 = 10,71 FPS

正确与否？

【问题讨论】：

标签： object-detection frame-rate yolo darknet

【解决方案1】：

是的，但总检测时间包括从磁盘加载图像的时间。如果您有 HDD，则此时间比某些快速模型的检测时间要长。

获得平均速度的一种方法是： - 将图像转换为暗网格式 - 开始计时器 - 过程图像 - 停止计时器 - 这次平均

请注意这些函数：https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/src/detector.c#L661-L665 需要一些 CPU 时间。如果你想花时间在 GPU 上，应该忽略它。

【讨论】：

【解决方案2】：

@Steve Zaretii

感谢您的回答，我向 Darknet 的 AlexeyAB 询问了同样的问题，他和您一样告诉我，我的解决方案受到 HDD / SDD 磁盘的限制。

所以他现在为这种类型的模型速度测量启用了解决方案： https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/4627

我为检测器演示添加了-benchmark标志，现在您可以使用命令2652263

./darknet detector demo obj.data yolo.cfg yolo.weights test.mp4 -benchmark

但对于速度非常快的模型，瓶颈将出现在从文件/相机捕获视频，>或在视频显示中（您可以使用 -dont_show 标志禁用显示）。

我认为这是最好的解决方案，您只需要最新版本的 Darknet（来自 AlexeyAB）。

【讨论】：