안녕하세요. 평가 서버에서 단순히 정확도만 높히는 것이 아닌, 처리 제한 시간이 있기 때문에 적절한 모델 크기 및 처리 시간을 고려하고자 질문 드리게 되었습니다.

특히나 해당 데이터셋이 단순 이미지가 아닌, 영상이다보니 영상 길이가 길어짐에 따라, 처리 시간이 늘어날 수 있을 것으로 생각됩니다.

1. Stage 1의 평가 데이터 개수 및 영상 길이에 대한 평균, 분산
2. Stage 2의 평가 데이터 개수 및 사진(frame) 개수에 대한 평균, 분산
3. Stage 3의 평가 데이터 개수 및 영상 길이에 대한 평균, 분산 (0.1초 단위로 출력 해야되기에, 영상 길이에 가장 많이 영향을 받을 것으로 생각됨)

영상 또는 사진에 대한 해상도 베리에이션이 어떻게 구성되어있는지 알고 싶습니다(전달 받은 샘플에서는 모두 동일한 것으로 보임). 평가 서버에서도 각 스테이지는 병렬적으로 처리되는 것이 아닌, 순차적으로 처리된다고 이해하면 될까요?

데이터 탭의 설명에서 '참가자는 비공개 평가데이터의 전체 수량, 정답 및 원천정보를 확인할 수 없습니다'와 같이 나와있는 것을 인지하고 있습니다.

구체적인 수량을 파악하고 싶은 것이 아닌, 평가 서버 및 제한 시간을 고려한 모델링 및 파이프라인을 구현하기 위한 것으로 추상적 또는 각 인스턴스별 적정 처리 시간 등으로 전달주셔도 도움이 될 거 같습니다.

확인 부탁드리겠습니다.

감사합니다.