timm 图像分类模型选型速查3个问题定模型1张表给答案【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-models10万张标注图、只有1张A10下周要上线——上ViT还是卷积5M参数还是300M这篇文章用 timmpytorch-image-models的基准数据把图像分类模型选型拆成三个问题和一张决策表建立一套“数据→算力→迁移”的选型框架拿到一组可直接引用的 ImageNet 数字让你在方案评审时站得住脚。 选型前必须想清楚的3个问题维度一标注数据规模与获取成本。核心是手上数据量级——几千张还是上百万张。为什么关键大模型靠数据填满容量数据不够时多出来的容量就是过拟合的来源。timm 对应能力timm/models/ 的模型注册表里每个权重名都标注了预训练来源in1k、in22k、selfsl、clip 等优先挑预训练分布和你任务接近的模型数据成本能省一大截。维度二部署环境算力天花板。先问目标设备是手机、边缘卡还是多卡服务器。为什么关键准确率涨 10%部署不进去就是零。timm 对应能力库内模型命名规整架构前缀看家族、后缀看预训练配方先按参数量级粗筛再实测延迟不用一个个跑。维度三是否需要跨任务迁移。判断你是用自己数据微调还是从头训。为什么关键同样数据量下迁移微调的回报远高于从头训练。timm 对应能力create_model的pretrained参数统一加载官方权重timm/data/dataset_factory.py 里内置了 cifar10、cifar100 等数据集读取器小数据微调一条命令就能跑通。️ timm 模型家族全景图按架构分的四条主线纯CNNResNet、RegNet、ConvNeXt——训练最稳、硬件要求最低数据和算力都普通时的通用解。纯ViTViT、EVA、BEiT——大分辨率上限高但吃数据、吃训练配方。混合架构MaxViT、MobileViT、CoAtNet——卷积在前、注意力在后两头占精度效率平衡之选。高效轻量MobileNetV3、EfficientNet-Lite、MnasNet——5M 参数级端侧推理的现实选择。架构类型代表模型参数量级典型输入分辨率适用场景纯CNNResNet50、RegNetY-040、ConvNeXt-Tiny约20M–30M224–288通用训练、边缘算力纯ViTViT-Base、EVA-02-Large约87M–305M224–448大数据、高算力混合架构MaxViT、MobileViT约30M–475M224–512精度与效率平衡高效轻量MobileNetV3、EfficientNet-Lite0约5M–6M224–256移动端侧推理上表回答的是“有哪些模型可用”。真正做图像分类模型对比还得把数字摆到同一张表里看。 关键性能数据速查ViT 与 CNN 怎么选先看这张表ImageNet Top-1 全部来自 results/results-imagenet.csvCIFAR-10 一列是拿 ImageNet 预训练权重迁移到 CIFAR-10 的迁移精度——仓库没有官方 CIFAR 基准该列参考社区经验数字带 ≈ 仅供量级参考。模型架构参数量(M)ImageNet Top-1CIFAR-10迁移精度备注eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k纯ViT305.0890.06≈97.5社区448输入榜单第一convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512纯CNN660.2988.86≈97社区卷积阵营头部512输入vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k纯ViT86.5785.11≈95社区小 ViT 代表resnet50.d_in1k纯CNN25.5681.01≈96.5社区288输入通用主力regnety_040.ra3_in1k纯CNN20.6582.31≈96社区结构搜索产物mobilenetv3_large_100.ra4_e3600_r224_in1k高效轻量5.4877.18≈94.5社区256输入参数超300MImageNet优势明显小数据要防过拟合小数据迁移时ViT与CNN的差距缩小到2个点以内6M以下参数档 ImageNet 约77%封顶小任务换逻辑选 场景化选型决策表如果模型最终要跑在手机上那么首选mobilenetv3_large_1005.48M≈77.2% 256备选efficientnet_lite04.65M≈75.5%关键配置输入保持 224–256导出后用 onnx_export.py 核对算子兼容性。如果部署目标是1~8G显存的边缘卡那么首选regnety_04020.65M≈82.3% 224备选convnext_tiny28.59M≈82.1%关键配置224 输入 AMP 半精度推理。如果有多卡云端训练预算那么首选eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k305M90.06%备选convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512660M88.86%关键配置train.py 加--amp混合精度输入 448–512。如果只做 CIFAR 级小数据实验那么首选resnet14t备选resnet26t关键配置输入按原图 32×32 喂入别强行 resize 到 224。timm.create_model前四行覆盖以上全部场景import timm # 小数据实验用浅层小输入变种云端训练用大模型挂预训练权重 m timm.create_model(resnet14t, num_classes10, pretrainedFalse)⚠️ 新手最容易踩的3个坑坑1你会遇到 CIFAR-10 精度卡在 90% 上不去、收敛还慢。因为 ResNet 默认 7×7 茎卷积 maxpool 是为 224 输入设计的32×32 的图第一步就丢掉一半空间分辨率。需要切到 timm/models/resnet.py 里的小输入浅层变种resnet10t/14t三层 3×3 深茎、stem_width32且 avg_down 用平均池替换步长卷积。坑2你会遇到加载预训练权重时 state_dict 形状不匹配。因为默认分类头是 1000 类和你的类别数对不上。需要建模型时就把num_classes传对或加载时strictFalse保 backbone 权重、弃掉头部。坑3你会遇到推理链路比官方数字低 0.5 个点以上。因为 results/results-imagenet.csv 顶部模型的 interpolation 列是 bicubic你自己的推理管线用 bilinear 缩放就会掉点。需要训练、验证、导出三处保持同一插值方式train.py 的图像插值参数别用默认值。 三句话带走先对数据量再定参数规模模型别越级。小数据任务迁移配方比架构选型更值钱。选型先查 CSV能溯源的数字才敢写进方案。你选型时最纠结的是算力还是数据量【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
timm 图像分类模型选型速查3个问题定模型1张表给答案【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-models10万张标注图、只有1张A10下周要上线——上ViT还是卷积5M参数还是300M这篇文章用 timmpytorch-image-models的基准数据把图像分类模型选型拆成三个问题和一张决策表建立一套“数据→算力→迁移”的选型框架拿到一组可直接引用的 ImageNet 数字让你在方案评审时站得住脚。 选型前必须想清楚的3个问题维度一标注数据规模与获取成本。核心是手上数据量级——几千张还是上百万张。为什么关键大模型靠数据填满容量数据不够时多出来的容量就是过拟合的来源。timm 对应能力timm/models/ 的模型注册表里每个权重名都标注了预训练来源in1k、in22k、selfsl、clip 等优先挑预训练分布和你任务接近的模型数据成本能省一大截。维度二部署环境算力天花板。先问目标设备是手机、边缘卡还是多卡服务器。为什么关键准确率涨 10%部署不进去就是零。timm 对应能力库内模型命名规整架构前缀看家族、后缀看预训练配方先按参数量级粗筛再实测延迟不用一个个跑。维度三是否需要跨任务迁移。判断你是用自己数据微调还是从头训。为什么关键同样数据量下迁移微调的回报远高于从头训练。timm 对应能力create_model的pretrained参数统一加载官方权重timm/data/dataset_factory.py 里内置了 cifar10、cifar100 等数据集读取器小数据微调一条命令就能跑通。️ timm 模型家族全景图按架构分的四条主线纯CNNResNet、RegNet、ConvNeXt——训练最稳、硬件要求最低数据和算力都普通时的通用解。纯ViTViT、EVA、BEiT——大分辨率上限高但吃数据、吃训练配方。混合架构MaxViT、MobileViT、CoAtNet——卷积在前、注意力在后两头占精度效率平衡之选。高效轻量MobileNetV3、EfficientNet-Lite、MnasNet——5M 参数级端侧推理的现实选择。架构类型代表模型参数量级典型输入分辨率适用场景纯CNNResNet50、RegNetY-040、ConvNeXt-Tiny约20M–30M224–288通用训练、边缘算力纯ViTViT-Base、EVA-02-Large约87M–305M224–448大数据、高算力混合架构MaxViT、MobileViT约30M–475M224–512精度与效率平衡高效轻量MobileNetV3、EfficientNet-Lite0约5M–6M224–256移动端侧推理上表回答的是“有哪些模型可用”。真正做图像分类模型对比还得把数字摆到同一张表里看。 关键性能数据速查ViT 与 CNN 怎么选先看这张表ImageNet Top-1 全部来自 results/results-imagenet.csvCIFAR-10 一列是拿 ImageNet 预训练权重迁移到 CIFAR-10 的迁移精度——仓库没有官方 CIFAR 基准该列参考社区经验数字带 ≈ 仅供量级参考。模型架构参数量(M)ImageNet Top-1CIFAR-10迁移精度备注eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k纯ViT305.0890.06≈97.5社区448输入榜单第一convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512纯CNN660.2988.86≈97社区卷积阵营头部512输入vit_base_patch16_224.augreg2_in21k_ft_in1k纯ViT86.5785.11≈95社区小 ViT 代表resnet50.d_in1k纯CNN25.5681.01≈96.5社区288输入通用主力regnety_040.ra3_in1k纯CNN20.6582.31≈96社区结构搜索产物mobilenetv3_large_100.ra4_e3600_r224_in1k高效轻量5.4877.18≈94.5社区256输入参数超300MImageNet优势明显小数据要防过拟合小数据迁移时ViT与CNN的差距缩小到2个点以内6M以下参数档 ImageNet 约77%封顶小任务换逻辑选 场景化选型决策表如果模型最终要跑在手机上那么首选mobilenetv3_large_1005.48M≈77.2% 256备选efficientnet_lite04.65M≈75.5%关键配置输入保持 224–256导出后用 onnx_export.py 核对算子兼容性。如果部署目标是1~8G显存的边缘卡那么首选regnety_04020.65M≈82.3% 224备选convnext_tiny28.59M≈82.1%关键配置224 输入 AMP 半精度推理。如果有多卡云端训练预算那么首选eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k305M90.06%备选convnextv2_huge.fcmae_ft_in22k_in1k_512660M88.86%关键配置train.py 加--amp混合精度输入 448–512。如果只做 CIFAR 级小数据实验那么首选resnet14t备选resnet26t关键配置输入按原图 32×32 喂入别强行 resize 到 224。timm.create_model前四行覆盖以上全部场景import timm # 小数据实验用浅层小输入变种云端训练用大模型挂预训练权重 m timm.create_model(resnet14t, num_classes10, pretrainedFalse)⚠️ 新手最容易踩的3个坑坑1你会遇到 CIFAR-10 精度卡在 90% 上不去、收敛还慢。因为 ResNet 默认 7×7 茎卷积 maxpool 是为 224 输入设计的32×32 的图第一步就丢掉一半空间分辨率。需要切到 timm/models/resnet.py 里的小输入浅层变种resnet10t/14t三层 3×3 深茎、stem_width32且 avg_down 用平均池替换步长卷积。坑2你会遇到加载预训练权重时 state_dict 形状不匹配。因为默认分类头是 1000 类和你的类别数对不上。需要建模型时就把num_classes传对或加载时strictFalse保 backbone 权重、弃掉头部。坑3你会遇到推理链路比官方数字低 0.5 个点以上。因为 results/results-imagenet.csv 顶部模型的 interpolation 列是 bicubic你自己的推理管线用 bilinear 缩放就会掉点。需要训练、验证、导出三处保持同一插值方式train.py 的图像插值参数别用默认值。 三句话带走先对数据量再定参数规模模型别越级。小数据任务迁移配方比架构选型更值钱。选型先查 CSV能溯源的数字才敢写进方案。你选型时最纠结的是算力还是数据量【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
