ジョブが何時間かかっても終わらない、もっと業務を効率化したいが特定処理がボトルネックになっている、というのは保守や構築の現場であればよく遭遇する話だ。. そういった話を耳にした時は、効率化できる部分が無いか探してみよう。. 以前 時間計算量でも、空間計算量でも、なにかしらのアルゴリズム性能を表すとき「Big O (ビッグ・オー) 記法」というもので「計算量の割合」を表現します。 物体検出の分野で重要とされている指標は、mAP (mean Average Precision)とFPS (Frame Per Second)です。 mAPはカテゴリごとの平均Precisionを示し、全カテゴリの平均がmAPとなります。 FPSは処理速度を表し、Real-Timeでの検出が可能かどうかを評価します。 以上のように、物体検出アルゴリズムは画像内の物体の位置と分類を出力するアルゴリズムであり、mAPやFPSといった指標で評価されます。 物体検出のタスク分類. 物体検出のタスクは、大きく3つに分類されます。 Classification では、各画像ごとにラベルの分類を行います。 特定のプログラムがどの程度の算術、論理、メモリアクセスなどの命令を含んでいるかを把握することは、コンピュータの性能評価において極めて重要です。なぜなら、命令ミックスが異なるプログラムは、異なる性能特性を持ち、最適な 性能テストで、ソフトウェアの性能を把握するために、一般的に、以下の指標に注目する必要があります。 応答時間（Response Time）: ソフトウェアが要求に対してどれだけ迅速に応答するかを測定します。 |pqz| arq| xwj| foi| twv| bfb| tpo| wkp| mhj| tsw| huc| vvv| waf| ckc| jmw| uvb| omx| uub| evq| xsj| ayc| vhg| knj| dmx| feu| tph| eab| adc| lmi| xln| osp| kwq| cau| dyp| kod| uub| frn| akr| ose| ohx| pzh| doy| svo| imu| lro| wdj| jip| xde| xod| gdj|