请问fps的测试怎么做？我用test.py中的--task speed 但是得到的是 **ms每张，换算的fps和官方提供的结果对应不上

[Astroooh]

我的换算是fps=1000/x(ms) ,请问有错误吗？

[LSH9832]

其他我不知道，反正在我的设备上，yolov7是明显慢于yolox和yolov5的，我不知道作者的这个帧数是怎么来的

[EasonJiang94]

On my device, yolov7x is 47% faster than yolov5x. -- i7-8700 and 2080ti

[LSH9832]

我是在Jetson AGX Xavier上跑的，转成tensorrt fp16实测帧数表现很不好

[1234567Yang]

我最近又再codespace上测试了一下，效果比之前的还不理想，同一个视频每一帧处理比yolov5慢了将近5倍。

[LSH9832]

我最近又再codespace上测试了一下，效果比之前的还不理想，同一个视频每一帧处理比yolov5慢了将近5倍。

yolov7.pt参数量对标的是yolov5l.pt，你确定是这两者慢5倍吗

[1234567Yang]

我最近又再codespace上测试了一下，效果比之前的还不理想，同一个视频每一帧处理比yolov5慢了将近5倍。

yolov7.pt参数量对标的是yolov5l.pt，你确定是这两者慢5倍吗

我是在Github 4core的情况下做的，在安装好环境之后出现了cv2报错，然后我按照https://stackoverflow.com/questions/55313610/importerror-libgl-so-1-cannot-open-shared-object-file-no-such-file-or-directo 上的解决了（yolov5也是） 我用的是催逝员那个视频，yolov5最快能达到每帧70ms,结果yolov5每帧接近350ms，后来的时候又到了200多ms，然后就没继续推导，直接关了

[1234567Yang]

哦，是yolov5l.pt啊，我用的是正常的

[LSH9832]

哦，是yolov5l.pt啊，我用的是正常的

严格来讲yolov5l才是正常的模型、才是baseline啊哈哈

[1234567Yang]

额，我一般都是哪个快哪个准用哪个，管他什么 baseline ，好用就是真理。 yolov5现在的确不错，这个有点慢。

[LSH9832]

额，我一般都是哪个快哪个准用哪个，管他什么 baseline ，好用就是真理。 yolov5现在的确不错，这个有点慢。

如果你真的只需要准确度没那么高的轻量化网络的话，PicoDet不是比 yolov5的小模型强多了

[1234567Yang]

额，我一般都是哪个快哪个准用哪个，管他什么 baseline ，好用就是真理。 yolov5现在的确不错，这个有点慢。

如果你真的只需要准确度没那么高的轻量化网络的话，PicoDet不是比 yolov5的小模型强多了

那肯定也得衡量下准确，不然那不和没标注差不多。 个人目前发现最好用的就是v5了

[1234567Yang]

主要是V5他回复也快，资料也全，生态好

[LSH9832]

额，我一般都是哪个快哪个准用哪个，管他什么 baseline ，好用就是真理。 yolov5现在的确不错，这个有点慢。

如果你真的只需要准确度没那么高的轻量化网络的话，PicoDet不是比 yolov5的小模型强多了

那肯定也得衡量下准确，不然那不和没标注差不多。 个人目前发现最好用的就是v5了

兄弟，picodet 准度和速度全面碾压yolov5

[LSH9832]

主要是V5他回复也快，资料也全，生态好

picodet官方资料就很全了，都不需要像yolov5一样靠民间教程才全的。还有，论准度，yolov5的小模型真就一般般，没必要吹

[LSH9832]

主要是V5他回复也快，资料也全，生态好

说实话把源代码啃一遍就全懂了，one-stage的detector都大同小异，所谓这些生态什么的真的不重要。旷视的yolox，美团的yolov6，哪个不比yolov5强

[1234567Yang]

主要是V5他回复也快，资料也全，生态好

说实话把源代码啃一遍就全懂了，one-stage的detector都大同小异，所谓这些生态什么的真的不重要。旷视的yolox，美团的yolov6，哪个不比yolov5强

好的，谢谢大佬指点了。 原谅我的无知，picodet之前没用过，马上去试试。 谢谢谢谢！

[1234567Yang]

看了一下大佬的主页，真是精通目标检测算法的人，遇到大佬了。