305M 打赢 1014Mpytorch-image-models 官方实测数据里的选型判断【免费下载链接】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项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/pytorch-image-models本文只用 pytorch-image-modelstimm最大的 PyTorch 视觉骨干网络库仓库内三份官方数据做判断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 的训练吞吐。核心结论只有一句选模型别先盯着参数量305M 的模型排在了 1014M 前面而输入分辨率是精度与成本两侧共同的隐形杠杆。评测口径3 份 CSV 能回答什么不能回答什么本节回答和谁比、数据从哪来。精度侧以 ImageNet-1K 验证集 Top-1 为准表中每个模型都标注了实际输入尺寸224 到 560 不等吞吐侧是单卡基准推理数据为 NVIDIA RTX PRO 6000 Max-Q 上 PyTorch 2.9.1 CUDA 13.0、AMP 混合精度、NCHW 排布单位为样本/秒训练数据来自 RTX 3090、PyTorch 1.12。所有数字直接取自仓库 CSV可逐行核对。需要明确的边界仓库没有发布 CIFAR 系列基准网络上流传的CIFAR-10 上 ResNet50 约 96%一类数字并非官方口径本文不引用。另外 ImageNet-1K 是单一分类基准Top-1 数值只反映在 1000 类、224 分辨率上的判别力不能外推为小数据集或低分辨率任务的表现。核心发现一参数规模不卖票305M 比 1014M 高 0.27 个点本节回答大参数是否等于更高精度。答案是在同一输入分辨率下参数仍然重要但榜单头部不由参数决定。先看 224 分辨率的同场对比results/results-imagenet.csveva_giant_patch14_2241012.6MTop-1 为 88.90%convnext_large197.8M为 84.30%convnext_base88.6M为 83.84%。1013M 比 89M 高 5.06 个点——分辨率锁定时参数确实值钱。但榜单前五里参数最多的 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% 也被其压了 1.2 个点。差距来自预训练配方与架构而非规模timm/models/eva.py 中 EVA02 系列默认use_abs_pos_embFalse依赖自监督 MIM 预训练学到的特征表示。同档位的对照更直接eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k87.12M拿到 88.68%比参数几乎一样的 convnext_base88.59M最好成绩 86.83% 高约 1.9 个点。核心发现二输入分辨率是隐形杠杆吞吐是账单本节回答不花一分钱加参数还能从哪抠精度。同一模型换输入尺寸精度会明显移动resnet50.a1_in1k 从 224 到 288Top-1 由 80.38% 升到 81.24%0.86ppeva_giant 从 224 到 560 累计 0.90ppregnety_040 从 224 的 79.25% 到 288 的 83.05%3.8pp注意该条目换成了 ra3 预训练版本属叠加效应。代价在同一份吞吐表里resnet50 从 160 输入11932 样本/秒升到 2246459 样本/秒吞吐近乎腰斩而精度只换来 4 到 5 个点。工程判断是批量服务场景先用 224 定基线把吞吐余量换 288/384 分辨率比换大模型更划算。另有一个容易被忽略的实现因素mobilenetv3_large_100 与 tf_mobilenetv3_large_100 参数量完全相同5.48M前者吞吐 19788 样本/秒、后者 16568命名规范不同带来的就是 19% 的实测差距。横向对比从 15M 到 305M 的一档表档位模型Top-1输入参数(M)推理吞吐样本/秒适用场景极致轻量mobileone_s4.apple_in1k79.4522414.957130端侧、移动 App轻量regnety_040.pycls_in1k79.2522420.65—端云通吃、小模型上限中档resnet50.a1_in1k80.3822425.566459批量推理、延迟宽松中高档eva02_base_patch14_448.mim88.6844887.12—单卡高精度旗舰eva02_large_patch14_448.mim_m38m90.06448305.08—离线评估、竞赛吞吐取自 RTX PRO 6000 Max-Q、AMP、NCHW—表示该模型未收录在吞吐基准中。解读三句15M 到 25M 档精度只有约 1 个点差距选型主要看延迟预算而非精度从 25M 跨到 87M 是性价比拐点同样不涨吞吐档位假设下Top-1 直接跳 8 个点以上305M 档相对 87M 档只多 1.4 个点除非卡精度上限否则投入产出比骤降。按场景选型4 种部署档位的最小配置本节回答我这种情况到底拉哪个模型。所有权重名可直接传给timm.create_model。移动/端侧15M选 mobileone_s479.45% 的 Top-1 配 7130 样本/秒是表中唯一同时满足低精度损失和最高吞吐的选项理由就一条它把深度可分离卷积的推理开销压到了最低档。import timm model timm.create_model(mobileone_s4, pretrainedTrue, num_classes10)服务器批量推理20-30Mregnety_040 或 resnet50延迟宽松就上 regnety_040 并把输入提到 2883.8pp 里有 1 个点是预训练配方贡献属保守估计要生态兼容性选 resnet50.a1_in1k288 输入可到 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 输入的前处理单卡高精度50-100Meva02_base_patch14_44887M 参数做到 88.68%超过同规模 convnext_base 约 1.9 个点注意它要求 448 输入显存与带宽开销比 224 档高一截部署前先用 benchmark.py 在目标卡上实测吞吐。精度上限300Meva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k90.06% 是全库第一且只需要 305M 参数训练侧开混合精度即可仓库 train.py 原生支持--amp无需改代码。边界条件哪些数字不能直接比本节回答照抄表格时会踩的坑。第一跨分辨率的 Top-1 不可直接比224 的 80.38 与 448 的 90.06 之间差着输入尺寸做决策时必须对齐模型输入尺寸这一对。第二Top-1 与 Top-5 不可互换results/results-imagenet.csv 中 Top-5 普遍高 9 到 30 个点汇报口径要写死。第三吞吐数字绑定硬件与编译栈仓库同时提供 3090/4090/5090/Max-Q 四套 CSV跨文件比较没有意义bf16 与 AMP 版本如 benchmark-infer-bf16 系列也各自独立。第四同网络不同 flavor 的权重gluon、tf、pycls、fb_in22k_ft来自不同发布方、不同训练配方精度可差 2 到 5 个点pretrainedTrue拿到的具体是哪个版本以 results/model_metadata-in1k.csv 的 pretrain 标注为准。第五CIFAR/小数据集上以上全部结论不保证成立timm 未提供官方基准需要自行按 tests/test_models.py 的思路补一组本地实测。选型的第一性原理其实很简单先定输入分辨率和吞吐预算再看同档位内谁精度高。参数量只是最后一步的校验项不是筛选条件。数据就躺在仓库 results/ 目录里复制走比引用博客可靠。你现在的部署卡在哪个档位是延迟还是精度【免费下载链接】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项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/py/pytorch-image-models创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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