timm/caformer_m36.sail_in22k_ft_in1k on Ascend NPU

1. 简介

本项目将 timm/caformer_m36.sail_in22k_ft_in1k 图片分类模型适配到华为昇腾 NPU (Ascend910)，使用 ModelScope snapshot_download 下载权重，timm.create_model(pretrained=False) 加载本地权重，包含推理验证、CPU-NPU 精度一致性检查和性能基准测试。

2. 验证环境

硬件：Ascend910 NPU
框架：PyTorch + torch_npu
权重来源：ModelScope timm/caformer_m36.sail_in22k_ft_in1k

3. 推理运行

python inference.py

Top-5 预测结果（测试图片）：

排名	类别	置信度
1	class_908	0.7853
2	class_980	0.0363
3	class_701	0.0206
4	class_417	0.0109
5	class_970	0.0068

4. 精度验证

对单张测试图片进行 CPU 与 NPU 一致性验证：

指标	数值
max_abs_error	0.004249
mean_abs_error	0.000696
relative_error	0.0986%
cosine_similarity	1.000000
threshold	1.0%
结果	PASS

CPU Top-1: class_908
NPU Top-1: class_908
CPU Top-5: class_908, class_980, class_701, class_417, class_970
NPU Top-5: class_908, class_980, class_701, class_417, class_970
Top-1 match: True
Top-5 match: True

5. 性能参考

指标	数值
avg	22.98 ms
min	19.34 ms
max	44.57 ms
p50	19.57 ms
p90	44.57 ms
p95	44.57 ms
images/sec	43.51

6. 精度评测说明

本项目包含单图 smoke consistency 验证，非官方 ImageNet 完整验证集评测。详细指标见第 4 节。

7. 自验证截图

见 screenshots/self_verification.png

8. 日志文件

logs/inference.log — 推理日志
logs/accuracy.log — 精度验证日志
logs/benchmark.log — 性能基准日志

9. 注意事项

权重通过 ModelScope snapshot_download 下载，不使用 HuggingFace 直连
timm.create_model(pretrained=False) + 本地权重加载，无 fallback
权重文件不提交至仓库（.gitignore 排除）

10. 标签

#NPU