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Benchmarks for popular CNN models

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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]