YoloV3 pt 모델을 최적화 하는 방법

GPU 를 사용했습니다.   학습은 Colab에서 돌려서 4시간정도 소요되었고  inference 자체가 많이 느립니다 향후 60FPS 정도 나오는 카메라를 사용하려고 하는데  모델의 경량화를 목표로 재 학습 시키려고 합니다     2~3000개의 데이터 셋, 1클래스 식별이 가능한 모델을 만들고자 하는데 개별이미지 크기를 500KB 보다 더 줄여야 할까요?

inference 속도를 높이려면 

1. 상대적으로 작은 이미지로 학습하고 inference 수행

2. 좀 더 성능이 높은 GPU를 사용(V100 정도?)

3. Quantization 적용(detect 성능은 좀 떨어집니다). 해당 github에서 자료를 찾아보시면  ultralytics에 quantization 적용할 수 있습니다. 

현재 사용하시는 GPU 모델은 무엇이고, 몇 FPS정도 나오는지요?