使用multiprocessing并行YOLOv8视频检测仅单函数执行问题求助

你的代码核心问题是进程创建时的target参数传递错误，导致两个检测函数并非真正并行执行：

错误点拆解 #

• 创建mp.Process时，你写的是target=Detection.first_detector()，这会直接在主进程中执行first_detector()函数，等它执行完才会创建进程，而非把函数作为任务交给子进程。同理second_detector()也是一样，所以实际是主进程先跑完第一个检测，再跑第二个，根本没用到多进程并行。
• 类中的方法没有定义为静态方法，直接调用会存在语法隐患
• 最后join()重复调用了P2.join()，漏掉了对P1的等待

修正后的代码 #

from ultralytics import YOLO
import os
import cv2
import multiprocessing as mp

source1 = os.path.join('.','football-video.mp4')
source2 = os.path.join('.','people.mp4')

def first_detector():
    model1 = YOLO('yolov8n.pt')
    for i in range(20):
        print(" first_detector is executing ********")
    model1.predict(source=source1, save=False, device='cpu')

def second_detector():
    model2 = YOLO('yolov8n.pt')
    for i in range(20):
        print(" second_detector is executing ********")
    model2.predict(source=source2, save=False, device='cpu')

if __name__=="__main__":
    # target传函数对象，不要加括号调用
    P1 = mp.Process(target=first_detector)
    P2 = mp.Process(target=second_detector)

    P1.start()
    P2.start()
    
    # 等待两个进程都结束
    P1.join()
    P2.join()

关键修改说明 #

1. target参数传递正确：把target=Detection.first_detector()改成target=first_detector（去掉括号），这样才是将函数本身作为子进程的执行任务，而非先执行函数再传结果。
2. 简化函数定义：把类中的方法改成普通函数，避免类方法的静态/实例方法问题，更适合多进程场景。如果一定要用类，可以给方法加上@staticmethod装饰器，比如：

class Detection:
    @staticmethod
    def first_detector():
        # 原内容不变

3. 修正join逻辑：分别调用P1.join()和P2.join()，确保主进程等待两个子进程都执行完毕再退出。

这样修改后，两个视频的检测任务会在独立的子进程中并行运行，你就能同时获取两个视频的检测结果了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Hmd