一、修改val.py文件
data换为自己的数据集对应的yaml文件
weights换为训练自己数据集得到的权重
batchsize这里要设置为1
二、运行val.py文件后可得
pre-process:图像预处理时间,包括图像保持长宽比缩放和padding填充,通道变换(HWC->CHW)和升维处理等;
inference:推理速度,指预处理之后的图像输入模型到模型输出结果的时间;
NMS :你可以理解为后处理时间,对模型输出结果经行转换等;
FPS=1000ms除以这三个时间之和
data换为自己的数据集对应的yaml文件
weights换为训练自己数据集得到的权重
batchsize这里要设置为1
pre-process:图像预处理时间,包括图像保持长宽比缩放和padding填充,通道变换(HWC->CHW)和升维处理等;
inference:推理速度,指预处理之后的图像输入模型到模型输出结果的时间;
NMS :你可以理解为后处理时间,对模型输出结果经行转换等;
FPS=1000ms除以这三个时间之和