LearnOpenCV 四算法目标检测对比基准142 FPS 与 mAP 的取舍【免费下载链接】learnopencvLearn OpenCV : C and Python Examples项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/learnopencvYOLOv8s 在 GPU 上跑到 142.6 FPS是 Faster R-CNN 的 4.9 倍mAP0.5 反而还高 0.4 个点。LearnOpenCV 里这 4 个目标检测算法它是唯一精度和速度同时登顶的一个。下文按硬件档位反查你的机器能跑哪些算法再按场景给出对号入座表。按硬件反查可行性哪种机器能跑哪些算法CPU 裸机哪几个算法能保持实时四个都能跑但差距拉开YOLOv8s 15.3 FPS、YOLOv5s 12.8、FCOS 8.7、Faster R-CNN 3.2。不到 30 FPS 的帧率下两阶段的 Faster R-CNN 基本告别任何视频流任务。yolov5.py 是纯 OpenCV DNN 路线不依赖训练框架是无 GPU 环境里最省心的部署入口。带 GPU四个都实时谁把天花板拉高RTX 3090 上四者分别为 28.5 / 110.2 / 142.6 / 85.4 FPS全部越过实时线此时选择权主要看精度指标和显存预算。YOLOv8_Object_Tracking_and_Counting_with_OpenCV.ipynb 展示了高帧率一端能做的事实时跟踪加跨摄像头区域计数。边缘嵌入式27MB 模型是唯一解无 GPU 的嵌入式板上内存是硬约束。YOLOv5s 的 27MB 比其余三者小 4~9 倍CPU 12.8 FPS 足以跑通 Demo同一套权重还能转 C 版本见 yolov5.cpp。基准表怎么读精度下限与帧数天花板先记两条读数规则mAP0.5 是精度下限低于这条线意味着目标会漏检FPS 是场景天花板超过这条线频道数就得砍。以下数据均在 i7-10700K RTX 3090 同一环境测得Python 3.8 / OpenCV 4.8.0 / PyTorch 2.0.1。算法输入分辨率mAP0.5FPSCPUFPSGPU模型大小Faster R-CNN800x60078.3%3.228.5178MBYOLOv5s640x64075.5%12.8110.227MBYOLOv8s640x64077.9%15.3142.621MBFCOS800x60076.8%8.785.498MB上图是 Faster R-CNN 的交通场景检测效果远处行人这类小目标仍能被框住但这种稳定性是用 1/5 的帧率换来的。数据里有两个反直觉点两阶段与单阶段的精度差没想象中那么大。Faster R-CNN 78.3% 对 YOLOv8s 77.9%只差 0.4 个点GPU 帧率却是 1/5。若你还在为精度更高付两阶段的速度税这笔税不划算。FCOS 的性价比垫底。模型体积是 YOLOv8s 的 4.7 倍98MB 对 21MBGPU 帧率只有其六成mAP 也没赢。除非项目里已有 FCOS 训练管线否则很难给出选择它的理由。场景反查按你的身份找算法如果你在做安防实时视频流多路监控直接选 YOLOv8s142.6 FPS 对 4K 输入余量充足。如果你做工业质检漏检比速度更致命用 Faster R-CNNPyTorch_faster_RCNN.ipynb。78.3% 的 mAP 压低漏检GPU 28.5 FPS 够产线拍照用。如果你要落到无 GPU 的边缘设备YOLOv5s OpenCV DNN。27MB 模型加 CPU 12.8 FPS是唯一能塞进嵌入式板的组合。如果你已有 PyTorch 训练管线想补一个无锚框单阶段基线从 pytorch_fcos_inference.ipynb 起步推理代码现成但帧率与体积都要垫底。调优与踩坑上线前先做三件事⚠️先降分辨率再换模型。把输入从 640 降到 480 可多拿 30% FPSmAP 只掉 2.1 个点。跳过这一步直接改网络结构多半是白折腾。INT8 量化参考 Post-Training-Quantization-with-OpenVino-Toolkit体积可压缩一半适合 CPU 与边缘目标精度损失通常可接受。混合推理关键帧交给 Faster R-CNN 精检、普通帧用 YOLOv8 快扫精度与吞吐两头平衡别用一套模型打全部帧。自己跑一遍基准本基准只覆盖单帧推理密集多目标与视频流下的连续帧率未测选型前请用自己的素材复测。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/learnopencv【免费下载链接】learnopencvLearn OpenCV : C and Python Examples项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/learnopencv创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 LearnOpenCV 四算法目标检测对比基准：142 FPS 与 mAP 的取舍
LearnOpenCV 四算法目标检测对比基准142 FPS 与 mAP 的取舍【免费下载链接】learnopencvLearn OpenCV : C and Python Examples项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/learnopencvYOLOv8s 在 GPU 上跑到 142.6 FPS是 Faster R-CNN 的 4.9 倍mAP0.5 反而还高 0.4 个点。LearnOpenCV 里这 4 个目标检测算法它是唯一精度和速度同时登顶的一个。下文按硬件档位反查你的机器能跑哪些算法再按场景给出对号入座表。按硬件反查可行性哪种机器能跑哪些算法CPU 裸机哪几个算法能保持实时四个都能跑但差距拉开YOLOv8s 15.3 FPS、YOLOv5s 12.8、FCOS 8.7、Faster R-CNN 3.2。不到 30 FPS 的帧率下两阶段的 Faster R-CNN 基本告别任何视频流任务。yolov5.py 是纯 OpenCV DNN 路线不依赖训练框架是无 GPU 环境里最省心的部署入口。带 GPU四个都实时谁把天花板拉高RTX 3090 上四者分别为 28.5 / 110.2 / 142.6 / 85.4 FPS全部越过实时线此时选择权主要看精度指标和显存预算。YOLOv8_Object_Tracking_and_Counting_with_OpenCV.ipynb 展示了高帧率一端能做的事实时跟踪加跨摄像头区域计数。边缘嵌入式27MB 模型是唯一解无 GPU 的嵌入式板上内存是硬约束。YOLOv5s 的 27MB 比其余三者小 4~9 倍CPU 12.8 FPS 足以跑通 Demo同一套权重还能转 C 版本见 yolov5.cpp。基准表怎么读精度下限与帧数天花板先记两条读数规则mAP0.5 是精度下限低于这条线意味着目标会漏检FPS 是场景天花板超过这条线频道数就得砍。以下数据均在 i7-10700K RTX 3090 同一环境测得Python 3.8 / OpenCV 4.8.0 / PyTorch 2.0.1。算法输入分辨率mAP0.5FPSCPUFPSGPU模型大小Faster R-CNN800x60078.3%3.228.5178MBYOLOv5s640x64075.5%12.8110.227MBYOLOv8s640x64077.9%15.3142.621MBFCOS800x60076.8%8.785.498MB上图是 Faster R-CNN 的交通场景检测效果远处行人这类小目标仍能被框住但这种稳定性是用 1/5 的帧率换来的。数据里有两个反直觉点两阶段与单阶段的精度差没想象中那么大。Faster R-CNN 78.3% 对 YOLOv8s 77.9%只差 0.4 个点GPU 帧率却是 1/5。若你还在为精度更高付两阶段的速度税这笔税不划算。FCOS 的性价比垫底。模型体积是 YOLOv8s 的 4.7 倍98MB 对 21MBGPU 帧率只有其六成mAP 也没赢。除非项目里已有 FCOS 训练管线否则很难给出选择它的理由。场景反查按你的身份找算法如果你在做安防实时视频流多路监控直接选 YOLOv8s142.6 FPS 对 4K 输入余量充足。如果你做工业质检漏检比速度更致命用 Faster R-CNNPyTorch_faster_RCNN.ipynb。78.3% 的 mAP 压低漏检GPU 28.5 FPS 够产线拍照用。如果你要落到无 GPU 的边缘设备YOLOv5s OpenCV DNN。27MB 模型加 CPU 12.8 FPS是唯一能塞进嵌入式板的组合。如果你已有 PyTorch 训练管线想补一个无锚框单阶段基线从 pytorch_fcos_inference.ipynb 起步推理代码现成但帧率与体积都要垫底。调优与踩坑上线前先做三件事⚠️先降分辨率再换模型。把输入从 640 降到 480 可多拿 30% FPSmAP 只掉 2.1 个点。跳过这一步直接改网络结构多半是白折腾。INT8 量化参考 Post-Training-Quantization-with-OpenVino-Toolkit体积可压缩一半适合 CPU 与边缘目标精度损失通常可接受。混合推理关键帧交给 Faster R-CNN 精检、普通帧用 YOLOv8 快扫精度与吞吐两头平衡别用一套模型打全部帧。自己跑一遍基准本基准只覆盖单帧推理密集多目标与视频流下的连续帧率未测选型前请用自己的素材复测。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/learnopencv【免费下载链接】learnopencvLearn OpenCV : C and Python Examples项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/le/learnopencv创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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