timm/convnextv2_base.fcmae_ft_in1k on Ascend NPU

1. 简介

本项目将 timm/convnextv2_base.fcmae_ft_in1k 图片分类模型适配到昇腾 NPU (Ascend910)。

模型使用 timm 库构建，通过 ModelScope snapshot_download 下载本地权重，timm.create_model(pretrained=False) 加载，确保不触发 HuggingFace 自动下载。

2. 验证环境

3. 推理运行

pip install -r requirements.txt
python inference.py

推理结果 (NPU Top-5):

• Top-1: class_111 (0.8214)
• Top-2: class_600 (0.0122)
• Top-3: class_107 (0.0078)
• Top-4: class_616 (0.0052)
• Top-5: class_677 (0.0046)

日志保存在 logs/inference.log。

4. 精度验证

对单张测试图片进行 CPU 与 NPU 一致性验证：

• CPU Top-1: class_111
• NPU Top-1: class_111
• CPU Top-5: class_111, class_600, class_107, class_616, class_677
• NPU Top-5: class_111, class_600, class_107, class_616, class_677
• Top-1 match: True
• Top-5 match: True

5. 性能参考

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 和 screenshots/self_verification.txt。

8. 日志文件

• logs/inference.log — 推理输出
• logs/accuracy.log — 精度验证结果
• logs/benchmark.log — 性能基准测试结果
• logs/env_check.log — NPU 环境检查
• logs/stage0.log — 模型可用性预检

9. 注意事项

• 权重通过 ModelScope 下载，运行时会自动缓存到本地。
• 首次下载可能需要数分钟，取决于网络状况。
• 推理脚本使用 timm.data.resolve_model_data_config 自动获取模型对应的预处理配置。

10. 标签

#NPU #Ascend #Ascend910 #timm #convnextv2 #image-classification