Yolov11-Modell läuft langsam durch die Webcam ⇐ Python

[Anonymous]

Ich verwende yolov11, um einem Modell beizubringen, einen Spielzeuglastwagen zu erkennen. Ich habe die Schritte in diesem AUSGEZEICHNETEN YouTube-Video befolgt und habe einen funktionierenden Modellaufbau aus yolov11m.pt.
Ich verwende das folgende zugegebenermaßen naive Skript, um einen Stream von meiner Webcam zu starten und erfasste Bilder durch das Modell leiten
from ultralytics import YOLO
import cv2

# load hyper tuned model
model = YOLO('/home/ultralytics/runs/detect/train4/weights/best.pt')
model.to("cuda")

# establish and open webcam feed
cap = cv2.VideoCapture(2)

if not cap.isOpened():
print("Cannot open camera")
exit(1)

while True:
ret, frame = cap.read()
if not ret:
print("Cannot read camera")
exit(2)

# pass frame through model
frame_resized = cv2.resize(frame, (640, 480))
res = model.predict(source=frame_resized, show=True, conf=0.45)

#Display resulting frame
cv2.imshow('Stream', res[0].plot())

# Break loop on 'q' for quit
if cv2.waitKey(1) == ord('q'):
break

Mir fällt auf, wie quälend abgehackt der resultierende Feed aussieht. Kann mir jemand sagen, warum?
Wenn ich zum Beispiel das reguläre yolov5-Repo mit einem einfachen Aufruf von discover.py ausführe, scheint es einwandfrei schnell zu sein. Ich möchte mir ein Bild davon machen, wie ich die Erkennungsfelder meines Modells mit einer ähnlichen Geschwindigkeit rendern könnte. Wir freuen uns über jede Hilfe.
Ich habe eine ziemlich leistungsstarke Grafikkarte dahinter, auf der yolov5 einwandfrei läuft.