性能评价相关公式以及计算

本文介绍了处理器性能评价的相关公式,包括时钟周期、时钟频率、CPI(平均每条指令的时钟周期数)等概念,并探讨了更换更快处理器及多处理器系统对性能的影响。通过性能方程分析,强调了改变CPU时间的三个关键指标。

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性能评价相关公式以及计算

组原笔记= =:

以下的对于计算机系统的改进会增加吞吐率, 减少运行时间,还是两者都有?
1.将处理器换成更快的版本
2.向使用多个处理器的系统添加额外的处理器用于单独的任务 - 例如,搜索网络


减少运行时间往往会提高吞吐率。因此第1种运行时间减少且吞吐率增加。第二种,没有一个任务能够更快地完成工作,所以只有吞吐率增加。

性能公式

我们使用如下式子表示计算机X性能与运行时间的关系

PerformanceX=1ExecutiontimeX

如果X性能比Y好,即

PerformanceX>PerformanceY

1ExecutiontimeX>1ExecutiontimeY

ExecutiontimeY>ExecutiontimeX

就是说如果X性能比Y好,X运行时间比Y短
需要注意的是,在定量描述不同计算机性能的时候,描述”X is n times faster than Y”或”X is n times as fast as Y”是等价的,均表示
PerformanceXPerformanceY=n

时钟周期与时钟频率

时钟周期(clock cycle,tick,clock tick, clock period,clock,cycle) T
时钟频率(clock rate) f

f=1T

常见时钟频率与时钟周期对照

  • clock rate
clock cycle
Nanosecond 纳秒GHz
Microsecond 微秒MHz
Microsecond 毫秒KHz
second 秒Hz
250 picoseconds=0.25ns4GHz
500 picoseconds=0.5ns2GHz

处理器性能以及因素

CPU execution time for a program=CPU clock cycles for a programClock cycle time

根据时钟周期与时钟频率的关系,也可以表示为
CPU execution time for a program=CPU clock cycles for a programClock rate
CPI(平均每条指令的时钟周期数)=clock cycles per instruction

CPU clock cycles =Instructions for a program Average clock cycles per instruction(CPI)

处理器性能方程

CPU time=Instruction countCPIClock cycle time

或者
CPU time=Instruction countCPIClock rate

注意:只有处理器性能方程的三项指标同时被提及时才能改变CPU时间

EXAMPLE

明天填坑= =先去补笔记

<think>好的,用户想了解AP(平均精度)的计算方法,特别是机器学习中的公式。首先,我需要回忆AP的定义和相关知识。AP是Average Precision的缩写,常用于目标检测和关键点检测等任务中,用来衡量模型在不同召回率下的平均精度表现。 根据用户提供的引用内容,特别是引用[2]中提到,AP的计算涉及OKS和多个阈值的设定。不过AP的一般计算步骤可能包括精度-召回曲线的生成,然后计算曲线下面积。我需要确认AP的具体步骤,是否需要先计算不同阈值下的精度和召回率,然后绘制曲线,再计算面积。 另外,引用[1]提到mAP是各类别AP的平均值,而AP本身的定义可能有所不同,比如在信息检索中是计算不同召回率点下的精度平均值。不过在机器学习中,尤其是目标检测,AP通常指代Pascal VOC或COCO等数据集定义的计算方式,可能涉及插值或其他方法。 需要区分不同的AP计算方法。例如,Pascal VOC在2010年之前使用11点插值法,之后使用所有数据点的平均精度。而COCO则使用多个IoU阈值来计算AP。用户提到的引用[2]中,AP计算基于OKS(关键点相似度),这可能是在关键点检测中的特定应用,但基本流程类似:计算相似度分数(如OKS或IoU),设定不同阈值,生成PR曲线,计算曲线下面积。 因此,回答应该包括AP的基本步骤:1. 计算预测与真实值的相似度;2. 设定多个阈值;3. 生成PR曲线;4. 计算曲线下面积作为AP。同时需要结合引用中的信息,比如OKS的使用和不同阈值的平均处理。 需要注意用户可能混淆AP和mAP,需要明确指出AP是单个类别的平均精度,而mAP是多个类别的平均。但根据问题,用户只问AP,所以重点放在单个类别上。 另外,公式部分需要用行内或独立LaTeX格式,根据系统指令。例如,精度公式是$Precision = \frac{TP}{TP + FP}$,召回率是$Recall = \frac{TP}{TP + FN}$。在计算AP时,可能需要积分或近似方法,如梯形法则。 最后,生成相关问题,需要参考示例的结构,提出与AP计算相关的问题,例如不同评估标准中的AP差异,AP与mAP的关系,或者OKS的具体计算等。</think>### AP(平均精度)的计算方法 AP(Average Precision)是目标检测、关键点检测等任务中常用的评价指标,其核心是通过精度-召回率曲线(Precision-Recall Curve)下的面积来衡量模型性能。以下是具体计算步骤: --- #### **1. 计算预测与真实值的匹配程度** - 对于目标检测,使用**IoU(交并比)**衡量预测框与真实框的重叠度; - 对于关键点检测(如引用[2]),使用**OKS(目标关键点相似度)**,公式为: $$OKS = \frac{\sum_i \exp(-d_i^2/2s^2 \kappa_i^2) \delta(v_i=1)}{\sum_i \delta(v_i=1)}$$ 其中$d_i$是预测与真实关键点的欧氏距离,$s$是目标尺度,$\kappa_i$是归一化因子,$v_i$是关键点可见性。 --- #### **2. 设定判定阈值** 选择多个判定阈值(如OKS阈值0.50, 0.55, ..., 0.90),判断预测是否为正确检测(True Positive, TP)[^2]。 --- #### **3. 生成精度-召回率曲线** - **精度(Precision)**:$Precision = \frac{TP}{TP + FP}$ - **召回率(Recall)**:$Recall = \frac{TP}{TP + FN}$ 按置信度对预测结果排序,逐步调整阈值生成曲线。 --- #### **4. 计算AP值** AP是精度-召回率曲线下的面积,常用两种方法: 1. **插值法(Pascal VOC风格)**:在11个等间距召回率点(0.0, 0.1, ..., 1.0)取精度最大值,计算平均。 $$AP = \frac{1}{11} \sum_{r \in \{0.0, 0.1, ..., 1.0\}} P_{\text{interp}}(r)$$ [^1] 2. **平滑曲线积分(COCO风格)**:对所有数据点积分,使用梯形法则近似面积[^2]。 --- #### **示例代码(简化版)** ```python def calculate_AP(precision_list, recall_list): # 按召回率排序并插值 sorted_indices = np.argsort(recall_list) recall_sorted = np.array(recall_list)[sorted_indices] precision_sorted = np.array(precision_list)[sorted_indices] ap = np.trapz(precision_sorted, recall_sorted) return ap ``` ---
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