據(jù)里的選型判斷)
305M 打贏 1014Mpytorch-image-models 官方實測數(shù)據(jù)里的選型判斷【免費下載鏈接】pytorch-image-modelsThe largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, and more項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/pytorch-image-models本文只用 pytorch-image-modelstimm最大的 PyTorch 視覺骨干網(wǎng)絡(luò)庫倉庫內(nèi)三份官方數(shù)據(jù)做判斷results/results-imagenet.csv 的 ImageNet-1K 精度、results/benchmark-infer-amp-nchw-pt291-cu130-pro6000maxq.csv 的推理吞吐和 results/benchmark-train-amp-nchw-pt112-cu113-rtx3090.csv 的訓(xùn)練吞吐。核心結(jié)論只有一句選模型別先盯著參數(shù)量305M 的模型排在了 1014M 前面而輸入分辨率是精度與成本兩側(cè)共同的隱形杠桿。評測口徑3 份 CSV 能回答什么不能回答什么本節(jié)回答和誰比、數(shù)據(jù)從哪來。精度側(cè)以 ImageNet-1K 驗證集 Top-1 為準(zhǔn)表中每個模型都標(biāo)注了實際輸入尺寸224 到 560 不等吞吐側(cè)是單卡基準(zhǔn)推理數(shù)據(jù)為 NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 上 PyTorch 2.9.1 CUDA 13.0、AMP 混合精度、NCHW 排布單位為樣本/秒訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自 RTX 3090、PyTorch 1.12。所有數(shù)字直接取自倉庫 CSV可逐行核對。需要明確的邊界倉庫沒有發(fā)布 CIFAR 系列基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)上流傳的CIFAR-10 上 ResNet50 約 96%一類數(shù)字并非官方口徑本文不引用。另外 ImageNet-1K 是單一分類基準(zhǔn)Top-1 數(shù)值只反映在 1000 類、224 分辨率上的判別力不能外推為小數(shù)據(jù)集或低分辨率任務(wù)的表現(xiàn)。核心發(fā)現(xiàn)一參數(shù)規(guī)模不賣票305M 比 1014M 高 0.27 個點本節(jié)回答大參數(shù)是否等于更高精度。答案是在同一輸入分辨率下參數(shù)仍然重要但榜單頭部不由參數(shù)決定。先看 224 分辨率的同場對比results/results-imagenet.csveva_giant_patch14_2241012.6MTop-1 為 88.90%convnext_large197.8M為 84.30%convnext_base88.6M為 83.84%。1013M 比 89M 高 5.06 個點——分辨率鎖定時參數(shù)確實值錢。但榜單前五里參數(shù)最多的 eva_giant_patch14_5601014.45M只有 89.79%而第一名 eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k 只有 305.08M做到 90.06%convnextv2_huge660.29M的 88.86% 也被其壓了 1.2 個點。差距來自預(yù)訓(xùn)練配方與架構(gòu)而非規(guī)模timm/models/eva.py 中 EVA02 系列默認(rèn)use_abs_pos_embFalse依賴自監(jiān)督 MIM 預(yù)訓(xùn)練學(xué)到的特征表示。同檔位的對照更直接eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k87.12M拿到 88.68%比參數(shù)幾乎一樣的 convnext_base88.59M最好成績 86.83% 高約 1.9 個點。核心發(fā)現(xiàn)二輸入分辨率是隱形杠桿吞吐是賬單本節(jié)回答不花一分錢加參數(shù)還能從哪摳精度。同一模型換輸入尺寸精度會明顯移動resnet50.a1_in1k 從 224 到 288Top-1 由 80.38% 升到 81.24%0.86ppeva_giant 從 224 到 560 累計 0.90ppregnety_040 從 224 的 79.25% 到 288 的 83.05%3.8pp注意該條目換成了 ra3 預(yù)訓(xùn)練版本屬疊加效應(yīng)。代價在同一份吞吐表里resnet50 從 160 輸入11932 樣本/秒升到 2246459 樣本/秒吞吐近乎腰斬而精度只換來 4 到 5 個點。工程判斷是批量服務(wù)場景先用 224 定基線把吞吐余量換 288/384 分辨率比換大模型更劃算。另有一個容易被忽略的實現(xiàn)因素mobilenetv3_large_100 與 tf_mobilenetv3_large_100 參數(shù)量完全相同5.48M前者吞吐 19788 樣本/秒、后者 16568命名規(guī)范不同帶來的就是 19% 的實測差距。橫向?qū)Ρ葟?15M 到 305M 的一檔表檔位模型Top-1輸入?yún)?shù)(M)推理吞吐樣本/秒適用場景極致輕量mobileone_s4.apple_in1k79.4522414.957130端側(cè)、移動 App輕量regnety_040.pycls_in1k79.2522420.65—端云通吃、小模型上限中檔resnet50.a1_in1k80.3822425.566459批量推理、延遲寬松中高檔eva02_base_patch14_448.mim88.6844887.12—單卡高精度旗艦eva02_large_patch14_448.mim_m38m90.06448305.08—離線評估、競賽吞吐取自 RTX PRO 6000 Max-Q、AMP、NCHW—表示該模型未收錄在吞吐基準(zhǔn)中。解讀三句15M 到 25M 檔精度只有約 1 個點差距選型主要看延遲預(yù)算而非精度從 25M 跨到 87M 是性價比拐點同樣不漲吞吐檔位假設(shè)下Top-1 直接跳 8 個點以上305M 檔相對 87M 檔只多 1.4 個點除非卡精度上限否則投入產(chǎn)出比驟降。按場景選型4 種部署檔位的最小配置本節(jié)回答我這種情況到底拉哪個模型。所有權(quán)重名可直接傳給timm.create_model。移動/端側(cè)15M選 mobileone_s479.45% 的 Top-1 配 7130 樣本/秒是表中唯一同時滿足低精度損失和最高吞吐的選項理由就一條它把深度可分離卷積的推理開銷壓到了最低檔。import timm model timm.create_model(mobileone_s4, pretrainedTrue, num_classes10)服務(wù)器批量推理20-30Mregnety_040 或 resnet50延遲寬松就上 regnety_040 并把輸入提到 2883.8pp 里有 1 個點是預(yù)訓(xùn)練配方貢獻(xiàn)屬保守估計要生態(tài)兼容性選 resnet50.a1_in1k288 輸入可到 81.24%。model timm.create_model(regnety_040, pretrainedTrue) model.eval() # 配合 timm.data.transforms_factory.create_transform(model_nameregnety_040, # img_size288) 生成匹配 288 輸入的前處理單卡高精度50-100Meva02_base_patch14_44887M 參數(shù)做到 88.68%超過同規(guī)模 convnext_base 約 1.9 個點注意它要求 448 輸入顯存與帶寬開銷比 224 檔高一截部署前先用 benchmark.py 在目標(biāo)卡上實測吞吐。精度上限300Meva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k90.06% 是全庫第一且只需要 305M 參數(shù)訓(xùn)練側(cè)開混合精度即可倉庫 train.py 原生支持--amp無需改代碼。邊界條件哪些數(shù)字不能直接比本節(jié)回答照抄表格時會踩的坑。第一跨分辨率的 Top-1 不可直接比224 的 80.38 與 448 的 90.06 之間差著輸入尺寸做決策時必須對齊模型輸入尺寸這一對。第二Top-1 與 Top-5 不可互換results/results-imagenet.csv 中 Top-5 普遍高 9 到 30 個點匯報口徑要寫死。第三吞吐數(shù)字綁定硬件與編譯棧倉庫同時提供 3090/4090/5090/Max-Q 四套 CSV跨文件比較沒有意義bf16 與 AMP 版本如 benchmark-infer-bf16 系列也各自獨立。第四同網(wǎng)絡(luò)不同 flavor 的權(quán)重gluon、tf、pycls、fb_in22k_ft來自不同發(fā)布方、不同訓(xùn)練配方精度可差 2 到 5 個點pretrainedTrue拿到的具體是哪個版本以 results/model_metadata-in1k.csv 的 pretrain 標(biāo)注為準(zhǔn)。第五CIFAR/小數(shù)據(jù)集上以上全部結(jié)論不保證成立timm 未提供官方基準(zhǔn)需要自行按 tests/test_models.py 的思路補一組本地實測。選型的第一性原理其實很簡單先定輸入分辨率和吞吐預(yù)算再看同檔位內(nèi)誰精度高。參數(shù)量只是最后一步的校驗項不是篩選條件。數(shù)據(jù)就躺在倉庫 results/ 目錄里復(fù)制走比引用博客可靠。你現(xiàn)在的部署卡在哪個檔位是延遲還是精度【免費下載鏈接】pytorch-image-modelsThe largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, and more項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/pytorch-image-models創(chuàng)作聲明：本文部分內(nèi)容由AI輔助生成（AIGC），僅供參考 305M 打贏 1014M：pytorch-image-models 官方實測數(shù)據(jù)里的選型判斷
305M 打贏 1014Mpytorch-image-models 官方實測數(shù)據(jù)里的選型判斷【免費下載鏈接】pytorch-image-modelsThe largest collection of PyTorch image encoders / backbones. Including train, eval, inference, export scripts, and pretrained weights -- ResNet, ResNeXT, EfficientNet, NFNet, Vision Transformer (ViT), MobileNetV4, MobileNet-V3 V2, RegNet, DPN, CSPNet, Swin Transformer, MaxViT, CoAtNet, ConvNeXt, and more項目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/pytorch-image-models本文只用 pytorch-image-modelstimm最大的 PyTorch 視覺骨干網(wǎng)絡(luò)庫倉庫內(nèi)三份官方數(shù)據(jù)做判斷results/results-imagenet.csv 的 ImageNet-1K 精度、results/benchmark-infer-amp-nchw-pt291-cu130-pro6000maxq.csv 的推理吞吐和 results/benchmark-train-amp-nchw-pt112-cu113-rtx3090.csv 的訓(xùn)練吞吐。核心結(jié)論只有一句選模型別先盯著參數(shù)量305M 的模型排在了 1014M 前面而輸入分辨率是精度與成本兩側(cè)共同的隱形杠桿。評測口徑3 份 CSV 能回答什么不能回答什么本節(jié)回答和誰比、數(shù)據(jù)從哪來。精度側(cè)以 ImageNet-1K 驗證集 Top-1 為準(zhǔn)表中每個模型都標(biāo)注了實際輸入尺寸224 到 560 不等吞吐側(cè)是單卡基準(zhǔn)推理數(shù)據(jù)為 NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 上 PyTorch 2.9.1 CUDA 13.0、AMP 混合精度、NCHW 排布單位為樣本/秒訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自 RTX 3090、PyTorch 1.12。所有數(shù)字直接取自倉庫 CSV可逐行核對。需要明確的邊界倉庫沒有發(fā)布 CIFAR 系列基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)上流傳的CIFAR-10 上 ResNet50 約 96%一類數(shù)字并非官方口徑本文不引用。另外 ImageNet-1K 是單一分類基準(zhǔn)Top-1 數(shù)值只反映在 1000 類、224 分辨率上的判別力不能外推為小數(shù)據(jù)集或低分辨率任務(wù)的表現(xiàn)。核心發(fā)現(xiàn)一參數(shù)規(guī)模不賣票305M 比 1014M 高 0.27 個點本節(jié)回答大參數(shù)是否等于更高精度。答案是在同一輸入分辨率下參數(shù)仍然重要但榜單頭部不由參數(shù)決定。先看 224 分辨率的同場對比results/results-imagenet.csveva_giant_patch14_2241012.6MTop-1 為 88.90%convnext_large197.8M為 84.30%convnext_base88.6M為 83.84%。1013M 比 89M 高 5.06 個點——分辨率鎖定時參數(shù)確實值錢。但榜單前五里參數(shù)最多的 eva_giant_patch14_5601014.45M只有 89.79%而第一名 eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k 只有 305.08M做到 90.06%convnextv2_huge660.29M的 88.86% 也被其壓了 1.2 個點。差距來自預(yù)訓(xùn)練配方與架構(gòu)而非規(guī)模timm/models/eva.py 中 EVA02 系列默認(rèn)use_abs_pos_embFalse依賴自監(jiān)督 MIM 預(yù)訓(xùn)練學(xué)到的特征表示。同檔位的對照更直接eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k87.12M拿到 88.68%比參數(shù)幾乎一樣的 convnext_base88.59M最好成績 86.83% 高約 1.9 個點。核心發(fā)現(xiàn)二輸入分辨率是隱形杠桿吞吐是賬單本節(jié)回答不花一分錢加參數(shù)還能從哪摳精度。同一模型換輸入尺寸精度會明顯移動resnet50.a1_in1k 從 224 到 288Top-1 由 80.38% 升到 81.24%0.86ppeva_giant 從 224 到 560 累計 0.90ppregnety_040 從 224 的 79.25% 到 288 的 83.05%3.8pp注意該條目換成了 ra3 預(yù)訓(xùn)練版本屬疊加效應(yīng)。代價在同一份吞吐表里resnet50 從 160 輸入11932 樣本/秒升到 2246459 樣本/秒吞吐近乎腰斬而精度只換來 4 到 5 個點。工程判斷是批量服務(wù)場景先用 224 定基線把吞吐余量換 288/384 分辨率比換大模型更劃算。另有一個容易被忽略的實現(xiàn)因素mobilenetv3_large_100 與 tf_mobilenetv3_large_100 參數(shù)量完全相同5.48M前者吞吐 19788 樣本/秒、后者 16568命名規(guī)范不同帶來的就是 19% 的實測差距。橫向?qū)Ρ葟?15M 到 305M 的一檔表檔位模型Top-1輸入?yún)?shù)(M)推理吞吐樣本/秒適用場景極致輕量mobileone_s4.apple_in1k79.4522414.957130端側(cè)、移動 App輕量regnety_040.pycls_in1k79.2522420.65—端云通吃、小模型上限中檔resnet50.a1_in1k80.3822425.566459批量推理、延遲寬松中高檔eva02_base_patch14_448.mim88.6844887.12—單卡高精度旗艦eva02_large_patch14_448.mim_m38m90.06448305.08—離線評估、競賽吞吐取自 RTX PRO 6000 Max-Q、AMP、NCHW—表示該模型未收錄在吞吐基準(zhǔn)中。解讀三句15M 到 25M 檔精度只有約 1 個點差距選型主要看延遲預(yù)算而非精度從 25M 跨到 87M 是性價比拐點同樣不漲吞吐檔位假設(shè)下Top-1 直接跳 8 個點以上305M 檔相對 87M 檔只多 1.4 個點除非卡精度上限否則投入產(chǎn)出比驟降。按場景選型4 種部署檔位的最小配置本節(jié)回答我這種情況到底拉哪個模型。所有權(quán)重名可直接傳給timm.create_model。移動/端側(cè)15M選 mobileone_s479.45% 的 Top-1 配 7130 樣本/秒是表中唯一同時滿足低精度損失和最高吞吐的選項理由就一條它把深度可分離卷積的推理開銷壓到了最低檔。import timm model timm.create_model(mobileone_s4, pretrainedTrue, num_classes10)服務(wù)器批量推理20-30Mregnety_040 或 resnet50延遲寬松就上 regnety_040 并把輸入提到 2883.8pp 里有 1 個點是預(yù)訓(xùn)練配方貢獻(xiàn)屬保守估計要生態(tài)兼容性選 resnet50.a1_in1k288 輸入可到 81.24%。model timm.create_model(regnety_040, pretrainedTrue) model.eval() # 配合 timm.data.transforms_factory.create_transform(model_nameregnety_040, # img_size288) 生成匹配 288 輸入的前處理單卡高精度50-100Meva02_base_patch14_44887M 參數(shù)做到 88.68%超過同規(guī)模 convnext_base 約 1.9 個點注意它要求 448 輸入顯存與帶寬開銷比 224 檔高一截部署前先用 benchmark.py 在目標(biāo)卡上實測吞吐。精度上限300Meva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k90.06% 是全庫第一且只需要 305M 參數(shù)訓(xùn)練側(cè)開混合精度即可倉庫 train.py 原生支持--amp無需改代碼。邊界條件哪些數(shù)字不能直接比本節(jié)回答照抄表格時會踩的坑。第一跨分辨率的 Top-1 不可直接比224 的 80.38 與 448 的 90.06 之間差著輸入尺寸做決策時必須對齊模型輸入尺寸這一對。第二Top-1 與 Top-5 不可互換results/results-imagenet.csv 中 Top-5 普遍高 9 到 30 個點匯報口徑要寫死。第三吞吐數(shù)字綁定硬件與編譯棧倉庫同時提供 3090/4090/5090/Max-Q 四套 CSV跨文件比較沒有意義bf16 與 AMP 版本如 benchmark-infer-bf16 系列也各自獨立。第四同網(wǎng)絡(luò)不同 flavor 的權(quán)重gluon、tf、pycls、fb_in22k_ft來自不同發(fā)布方、不同訓(xùn)練配方精度可差 2 到 5 個點pretrainedTrue拿到的具體是哪個版本以 results/model_metadata-in1k.csv 的 pretrain 標(biāo)注為準(zhǔn)。第五CIFAR/小數(shù)據(jù)集上以上全部結(jié)論不保證成立timm 未提供官方基準(zhǔn)需要自行按 tests/test_models.py 的思路補一組本地實測。選型的第一性原理其實很簡單先定輸入分辨率和吞吐預(yù)算再看同檔位內(nèi)誰精度高。參數(shù)量只是最后一步的校驗項不是篩選條件。數(shù)據(jù)就躺在倉庫 results/ 目錄里復(fù)制走比引用博客可靠。你現(xiàn)在的部署卡在哪個檔位是延遲還是精度【免費下載鏈接】pytorch-image-modelsThe largest collection of PyTorch image encoders / backbones. 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