timm/levit_conv_128s.fb_dist_in1k on Ascend NPU

1. 简介

本项目将 timm/levit_conv_128s.fb_dist_in1k 模型适配到昇腾 NPU (Ascend910) 上运行。该模型是 LeViT-Conv-128S，一种结合卷积与视觉 Transformer 的高效图片分类模型，采用知识蒸馏训练。

2. 验证环境

环境检查日志见 logs/env_check.log。

3. 推理运行

pip install -r requirements.txt
python inference.py

推理结果 (NPU Top-5):

• Top-1: class_549 (0.4402)
• Top-2: class_473 (0.0757)
• Top-3: class_977 (0.0195)
• Top-4: class_21 (0.0183)
• Top-5: class_623 (0.0122)

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_549
• NPU Top-1: class_549
• CPU Top-5: class_549, class_473, class_977, class_21, class_623
• NPU Top-5: class_549, class_473, class_977, class_21, class_623
• Top-1 match: True
• Top-5 match: True

5. 性能参考

日志保存在 logs/benchmark.log。

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/env_check.log — 环境检查
• logs/inference.log — 推理输出
• logs/accuracy.log — 精度一致性验证
• logs/benchmark.log — 性能基准测试

9. 注意事项

• 权重通过 ModelScope snapshot_download 下载，严禁使用 pretrained=True 自动从 HuggingFace 下载。
• 推理脚本使用 timm.data.resolve_model_data_config 自动获取预处理配置。

10. 标签

#NPU #Ascend #Ascend910 #image-classification