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Deep Learning/Object Detection

성능 평가 지표 3(속도)

2022. 9. 4. 01:03

1. FPS (frames per second)

fps는 frames per second의 약자로 초당 처리하는 프레임 개수를 의미한다.

fps 값이 클수록 모델이 빠르다는 뜻이다.

 

2. FLOPs (FLoating Point OPerationS)

  • 단위 시간(1초)에 얼마나 많은 소수점 연산을 수행하는지 측정하는 지표로, FLOPs 값이 작을수록 빠른 모델이다. ‘FLOPs가 큰게 빠른 모델이 아닌가?’ 라는 생각이 들 수 있지만, 모델이 단위 시간에 처리할 수 있는 capacity가 아니라 단위 시간에 처리해야하는 일의 양을 의미한다.
  • 1초 동안 연산을 100번 해야하는 모델과 10번 해야하는 모델 중 후자가 더 빠르기 때문에 FLOPs가 작을수록 빠른 모델이다. (단위 시간동안 처리해야할 연산량, 파라미터 수가 적은 모델이 빠르다고 이해하면 될 것 같다.)
  • (3, 2)행렬과 (2, 3)행렬에 행렬곱 연산을 수행해 (3, 3)행렬을 만드는 예시에서 결과적으로 셀은 9개이다. 하나의 셀을 만드는데 곱셉 2번, 덧셈 1번이 필요하다. 이 과정을 9개의 셀에 적용하면 최종적으로 곱셈 연산 29=18번, 덧셈 연산 19=9번, 총 27번의 연산이 필요하다.

 

  • CNN에서 FLOPs 연산은 channel, kernel size, H, W를 고려해 계산한다.
  • 일반적으로 덧셈 연산은 무시한다.

 

FLOPS (FLoating Point OPerations per Second)

FLOPs는 실제 계산량을 나타내는 단위이고, FLOPS는 얼마나 빨리 계산을 처리할 수 있는지에 대한 단위이다.

약자로 표현할 때는 s가 대문자인지 소문자인지에 따라 의미가 달라진다. 헷갈리지 말자.

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