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v50_/timm-swinv2_cr_small_ns_224.sw_in1k-NPU
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timm/swinv2_cr_small_ns_224.sw_in1k on Ascend NPU

1. 简介

本项目将 timm/swinv2_cr_small_ns_224.sw_in1k 图片分类模型适配到华为昇腾 NPU（Ascend910）上运行。

  • 原始模型：timm/swinv2_cr_small_ns_224.sw_in1k
  • 模型类型：图像分类（ImageNet-1k，1000 类）
  • 适配方式：ModelScope snapshot_download 下载权重，timm.create_model(pretrained=False) 创建结构并加载本地权重
  • 运行设备：单卡 Ascend NPU（npu:0）

2. 验证环境

  • NPU: Ascend910B
  • PyTorch + torch_npu
  • modelscope, timm, safetensors

安装依赖：

pip install -r requirements.txt

3. 推理运行

python inference.py

推理结果示例（单张测试图片）：

RankClassProbability
1class_9760.3788
2class_1480.1256
3class_9750.0695
4class_9780.0604
5class_4370.0251

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_error0.011437
mean_abs_error0.001844
relative_error0.3802%
cosine_similarity0.999996
threshold1.0%
结果PASS
  • CPU Top-1: class_976
  • NPU Top-1: class_976
  • CPU Top-5: class_976, class_148, class_975, class_978, class_437
  • NPU Top-5: class_976, class_148, class_975, class_978, class_437
  • Top-1 match: True
  • Top-5 match: True

5. 性能参考

指标数值
Runs20
avg latency48.76 ms
min latency46.97 ms
max latency54.29 ms
p50 latency48.33 ms
p90 latency51.33 ms
p95 latency54.29 ms
Throughput20.51 images/sec

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 — 推理结果
  • logs/accuracy.log — CPU-NPU 精度一致性
  • logs/benchmark.log — 性能基准测试

9. 竞赛提交信息

项目链接
原始权重模型地址https://modelscope.cn/models/timm/swinv2_cr_small_ns_224.sw_in1k
提交项目地址https://ai.gitcode.com/v50_/timm-swinv2_cr_small_ns_224.sw_in1k-NPU

10. 注意事项

  • 权重通过 ModelScope 下载，运行时自动缓存到本地
  • 推理脚本使用 pretrained=False 并通过 load_state_dict 加载本地权重
  • 不使用 HuggingFace 直连下载
  • 不提交权重文件（*.bin / *.safetensors / *.pth / *.pt / *.ckpt / *.onnx 已加入 .gitignore）

11. 标签

#NPU #Ascend #Ascend910 #ImageClassification #timm