Benchmarks for popular CNN models

3개의 답글

스탠포드 비전랩의 저스틴 존슨(Justin Johnson)이 콘볼루션 뉴럴 네트워크의 잘 알려진 모델들을 비교 벤치마크한 자료를 깃허브에 공개하였습니다. 이 벤치마크는 토치로 수행되었으며 메모리 부족으로 ResNet-200을 GTX 1080에서 돌리지 못한 것을 제외하고는 모든 모델을 Titan X와 GTX 1080에서 직접 비교할 수 있도록 테스트했습니다. 결과로는 GTX 1080이 모든 모델에 대해 조금 더 빨랐으며 ResNet-50이 VGG-16보다 빠르고 에러도 작았고 ResNet-101은 VGG-16과 비슷한 속도에서 VGG-19보다 훨씬 에러가 작았습니다.

Network Layers Top-1 error Top-5 error Speed (ms) Citation
AlexNet 8 42.90 19.80 23.18 [1]
VGG-16 16 25.60 8.10 232.55 [2]
VGG-19 19 25.50 8.00 281.69 [2]
ResNet-18 18 30.43 10.76 47.07 [3]
ResNet-34 34 26.73 8.74 79.70 [3]
ResNet-50 50 24.01 7.02 153.90 [3]
ResNet-101 101 22.44 6.21 235.33 [3]
ResNet-152 152 22.16 6.16 328.90 [3]
ResNet-200 200 21.66 5.79 – [4]

“Benchmarks for popular CNN models”에 대한 3개의 생각

  1. Yunseok JANG

    평상시 포스팅을 잘 보고 있는 대학원생입니다. 다름이 아니라, Justin Johnson 의 github의 내용이랑 GPU에 대한 설명이 반대로 서술된 부분이 있는것 같아, 정정에 대한 검토 요청을 드리고자 댓글을 남겼습니다.

    본문에는 “결과로는 Titan X가 모든 모델에 대해 조금 더 빨랐으며” 라고 적혀있는데, github을 보면 “GTX 1080 > Titan X: Across all models, the GTX 1080 is 1.10x to 1.15x faster than the Titan X.” 이라고 되어있습니다. 반대로 적어야 하는게 맞지 않을까 싶습니다.

    그럼 검토 한 번 부탁드리겠습니다. 감사합니다.

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  2. 로드홈 글의 글쓴이

    어쿠, 제가 늦은 밤에 적느라 눈이 어케 된 모양입니다. 지적해 주신 부분 수정하였습니다. 잘못된 점 알려 주셔서 감사합니다. 🙂

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