DeepLabV3的FPT、FPS、FLOPs和参数量分别是多少
时间: 2025-02-04 13:16:46 浏览: 263
### DeepLabV3 性能指标和参数规模
DeepLabV3 是一种用于语义分割的强大模型,在多个方面表现出优异的性能。
#### 浮点运算次数 (FLOPs)
对于浮点运算次数(FLOPs),这取决于具体的输入尺寸以及所使用的骨干网络。通常情况下,当采用ResNet-101作为骨干网时,整个模型大约有78亿次浮点操作数[^1]。
#### 参数量统计
关于参数数量,同样依赖于选用的具体架构版本。以ResNet-101为基础构建的DeepLabV3拥有约44,597,562个可训练参数[^2]。
#### 前向传播时间 (Forward Pass Time, FPT)
前向传播时间会受到硬件条件的影响较大,但在标准测试环境中(如NVIDIA Titan X GPU),处理一张分辨率为\(513 \times 513\) 的图像所需时间为平均每次迭代耗时约为0.07秒左右[^3]。
#### 每秒帧率 (Frames Per Second, FPS)
基于上述同样的环境配置下,可以实现每秒钟处理大约14张这样的高分辨率图片[^4]。
```python
import torch
from torchvision import models
model = models.segmentation.deeplabv3_resnet101(pretrained=True).eval()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 513, 513)
flops, params = profile(model, inputs=(dummy_input,))
print(f"FLOPs: {flops}")
print(f"Parameters count: {params}")
```
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