2, 计算模型储存大小、模型推理时间、FPS的脚本 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import argparse import logging import math import os import random import time import sys from copy import deepcopy from pathlib import Path from threading import Thread import numpy as np import torch.dis...
return changdu #第一步:我们获取到某FPS游戏的窗口句柄 hwnd = win32gui.FindWindow(None, "穿越火线") #这个方法是获取上面句柄窗口的窗口截图,用的是PyQt截图,有速度更快更好的方式的话可以换上 #截图完毕后保存在
h,fps=(int(cap.get(x))forxin(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH,cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT,cv2.CAP_PROP_FPS))video_writer=cv2.VideoWriter("out.avi",cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'),fps,(w,h))line_pts=[(0,400),(1280,400)]speed_obj=speed_estimation.SpeedEstimator()speed_obj.set_args(reg_p...
[YoloV5/FPS教程] P2 搭建环境,运行官方代码是[YoloV5/FPS教程]2022Yolo项目实战的第2集视频,该合集共计7集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
代码语言:javascript 复制 ...video_info=sv.VideoInfo.from_video_path('vehicles.mp4')# initialize the dictionary that we will use to store the coordinates coordinates=defaultdict(lambda:deque(maxlen=video_info.fps))forframeinframe_generator:result=model(frame)[0]detections=sv.Detections.from_ultra...
image_ids = [image_ids[x]forxinsorted_ind]# go down dets and mark TPs and FPsnd =len(image_ids) tp = np.zeros(nd) fp = np.zeros(nd)fordinrange(nd): R = class_recs[image_ids[d]] bb = BB[d, :].astype(float) ovmax = -np.inf...
但Yolov5代码中对此进行了改进,也是Yolov5推理速度能够很快的一个不错的trick。作者认为,在项目实际使用时,很多图片的长宽比不同。因此缩放填充后,两端的黑边大小都不同,而如果填充的比较多,则存在信息冗余,影响推理速度。 具体操作的步骤: 1 计算缩放比例 ...
区域偏移用于调整输出的区域范围,例如上图中狗脸的中心点大约在区域的右上角,如果把区域左上角看作 (0, 0),右下角看作 (1, 1),那么狗脸中心点应该在 (0.95, 0.1) 的位置,而狗脸大小相对于区域长宽大概是 (1.3, 1.5) 倍,生成训练数据的时候会根据这 4 个值计算区域偏移,具体计算代码在下面给出。 看...