ImageNet 预训练模型库

模型库概览图
SSLD 知识蒸馏预训练模型
- 服务器端知识蒸馏模型
- 移动端知识蒸馏模型
- Intel CPU 端知识蒸馏模型
PP-LCNet & PP-LCNetV2 系列
PP-HGNet 系列
ResNet 系列
移动端系列
SEResNeXt 与 Res2Net 系列
DPN 与 DenseNet 系列
HRNet 系列
Inception 系列
EfficientNet 与 ResNeXt101_wsl 系列
ResNeSt 与 RegNet 系列
ViT_and_DeiT 系列
RepVGG 系列
MixNet 系列
ReXNet 系列
SwinTransformer 系列
LeViT 系列
Twins 系列
HarDNet 系列
DLA 系列
RedNet 系列
TNT 系列
CSWinTransformer 系列
PVTV2 系列
MobileViT 系列
其他模型
参考文献

模型库概览图

基于 ImageNet1k 分类数据集，PaddleClas 支持 37 个系列分类网络结构以及对应的 217 个图像分类预训练模型，训练技巧、每个系列网络结构的简单介绍和性能评估将在相应章节展现，下面所有的速度指标评估环境如下：

Arm CPU 的评估环境基于骁龙 855(SD855)。
Intel CPU 的评估环境基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 6148。
GPU 评估环境基于 V100 机器，在 FP32+TensorRT 配置下运行 2100 次测得（去除前 100 次的 warmup 时间）。
FLOPs 与 Params 通过 paddle.flops() 计算得到（PaddlePaddle 版本为 2.2）

常见服务器端模型的精度指标与其预测耗时的变化曲线如下图所示。

常见移动端模型的精度指标与其预测耗时的变化曲线如下图所示。

部分VisionTransformer模型的精度指标与其预测耗时的变化曲线如下图所示.

SSLD 知识蒸馏预训练模型

基于 SSLD 知识蒸馏的预训练模型列表如下所示，更多关于 SSLD 知识蒸馏方案的介绍可以参考：SSLD 知识蒸馏文档。

服务器端知识蒸馏模型

模型	Top-1 Acc	Reference Top-1 Acc	Acc gain	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
ResNet34_vd_ssld	0.797	0.760	0.037	2.00	3.28	5.84	3.93	21.84	下载链接	下载链接
ResNet50_vd_ssld	0.830	0.792	0.039	2.60	4.86	7.63	4.35	25.63	下载链接	下载链接
ResNet101_vd_ssld	0.837	0.802	0.035	4.43	8.25	12.60	8.08	44.67	下载链接	下载链接
Res2Net50_vd_26w_4s_ssld	0.831	0.798	0.033	3.59	6.35	9.50	4.28	25.76	下载链接	下载链接
Res2Net101_vd_ 26w_4s_ssld	0.839	0.806	0.033	6.34	11.02	16.13	8.35	45.35	下载链接	下载链接
Res2Net200_vd_ 26w_4s_ssld	0.851	0.812	0.049	11.45	19.77	28.81	15.77	76.44	下载链接	下载链接
HRNet_W18_C_ssld	0.812	0.769	0.043	6.66	8.94	11.95	4.32	21.35	下载链接	下载链接
HRNet_W48_C_ssld	0.836	0.790	0.046	11.07	17.06	27.28	17.34	77.57	下载链接	下载链接
SE_HRNet_W64_C_ssld	0.848	-	-	17.11	26.87	43.24	29.00	129.12	下载链接	下载链接
PPHGNet_tiny_ssld	0.8195	0.7983	0.021	1.77	-	-	4.54	14.75	下载链接	下载链接
PPHGNet_small_ssld	0.8382	0.8151	0.023	2.52	-	-	8.53	24.38	下载链接	下载链接

移动端知识蒸馏模型

模型	Top-1 Acc	Reference Top-1 Acc	Acc gain	SD855 time(ms) bs=1, thread=1	SD855 time(ms) bs=1, thread=2	SD855 time(ms) bs=1, thread=4	FLOPs(M)	Params(M)	模型大小(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
MobileNetV1_ssld	0.779	0.710	0.069	30.24	17.86	10.30	578.88	4.25	16	下载链接	下载链接
MobileNetV2_ssld	0.767	0.722	0.045	20.74	12.71	8.10	327.84	3.54	14	下载链接	下载链接
MobileNetV3_small_x0_35_ssld	0.556	0.530	0.026	2.23	1.66	1.43	14.56	1.67	6.9	下载链接	下载链接
MobileNetV3_large_x1_0_ssld	0.790	0.753	0.036	16.55	10.09	6.84	229.66	5.50	21	下载链接	下载链接
MobileNetV3_small_x1_0_ssld	0.713	0.682	0.031	5.63	3.65	2.60	63.67	2.95	12	下载链接	下载链接
GhostNet_x1_3_ssld	0.794	0.757	0.037	19.16	12.25	9.40	236.89	7.38	29	下载链接	下载链接

Intel CPU 端知识蒸馏模型

模型	Top-1 Acc	Reference Top-1 Acc	Acc gain	Intel-Xeon-Gold-6148 time(ms) bs=1	FLOPs(M)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
PPLCNet_x0_5_ssld	0.661	0.631	0.030	2.05	47.28	1.89	下载链接	下载链接
PPLCNet_x1_0_ssld	0.744	0.713	0.033	2.46	160.81	2.96	下载链接	下载链接
PPLCNet_x2_5_ssld	0.808	0.766	0.042	5.39	906.49	9.04	下载链接	下载链接

注: Reference Top-1 Acc 表示 PaddleClas 基于 ImageNet1k 数据集训练得到的预训练模型精度。

PP-LCNet & PP-LCNetV2 系列 ^[28]

PP-LCNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：PP-LCNet 系列模型文档，PP-LCNetV2 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms)^* bs=1	FLOPs(M)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
PPLCNet_x0_25	0.5186	0.7565	1.74	18.25	1.52	下载链接	下载链接
PPLCNet_x0_35	0.5809	0.8083	1.92	29.46	1.65	下载链接	下载链接
PPLCNet_x0_5	0.6314	0.8466	2.05	47.28	1.89	下载链接	下载链接
PPLCNet_x0_75	0.6818	0.8830	2.29	98.82	2.37	下载链接	下载链接
PPLCNet_x1_0	0.7132	0.9003	2.46	160.81	2.96	下载链接	下载链接
PPLCNet_x1_5	0.7371	0.9153	3.19	341.86	4.52	下载链接	下载链接
PPLCNet_x2_0	0.7518	0.9227	4.27	590	6.54	下载链接	下载链接
PPLCNet_x2_5	0.7660	0.9300	5.39	906	9.04	下载链接	下载链接

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms)^** bs=1	FLOPs(M)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
PPLCNetV2_base	77.04	93.27	4.32	604	6.6	下载链接	下载链接

*: 基于 Intel-Xeon-Gold-6148 硬件平台与 PaddlePaddle 推理平台。

**: 基于 Intel-Xeon-Gold-6271C 硬件平台与 OpenVINO 2021.4.2 推理平台。

PP-HGNet 系列

PP-HGNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：PP-HGNet 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
PPHGNet_tiny	0.7983	0.9504	1.77	-	-	4.54	14.75	下载链接	下载链接
PPHGNet_tiny_ssld	0.8195	0.9612	1.77	-	-	4.54	14.75	下载链接	下载链接
PPHGNet_small	0.8151	0.9582	2.52	-	-	8.53	24.38	下载链接	下载链接
PPHGNet_small_ssld	0.8382	0.9681	2.52	-	-	8.53	24.38	下载链接	下载链接
PPHGNet_base_ssld	0.8500	0.9735	5.97	-	-	25.14	71.62	下载链接	下载链接

ResNet 系列 ^[1]

ResNet 及其 Vd 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：ResNet 及其 Vd 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
ResNet18	0.7098	0.8992	1.22	2.19	3.63	1.83	11.70	下载链接	下载链接
ResNet18_vd	0.7226	0.9080	1.26	2.28	3.89	2.07	11.72	下载链接	下载链接
ResNet34	0.7457	0.9214	1.97	3.25	5.70	3.68	21.81	下载链接	下载链接
ResNet34_vd	0.7598	0.9298	2.00	3.28	5.84	3.93	21.84	下载链接	下载链接
ResNet34_vd_ssld	0.7972	0.9490	2.00	3.28	5.84	3.93	21.84	下载链接	下载链接
ResNet50	0.7650	0.9300	2.54	4.79	7.40	4.11	25.61	下载链接	下载链接
ResNet50_vc	0.7835	0.9403	2.57	4.83	7.52	4.35	25.63	下载链接	下载链接
ResNet50_vd	0.7912	0.9444	2.60	4.86	7.63	4.35	25.63	下载链接	下载链接
ResNet101	0.7756	0.9364	4.37	8.18	12.38	7.83	44.65	下载链接	下载链接
ResNet101_vd	0.8017	0.9497	4.43	8.25	12.60	8.08	44.67	下载链接	下载链接
ResNet152	0.7826	0.9396	6.05	11.41	17.33	11.56	60.34	下载链接	下载链接
ResNet152_vd	0.8059	0.9530	6.11	11.51	17.59	11.80	60.36	下载链接	下载链接
ResNet200_vd	0.8093	0.9533	7.70	14.57	22.16	15.30	74.93	下载链接	下载链接
ResNet50_vd_ ssld	0.8300	0.9640	2.60	4.86	7.63	4.35	25.63	下载链接	下载链接
ResNet101_vd_ ssld	0.8373	0.9669	4.43	8.25	12.60	8.08	44.67	下载链接	下载链接

移动端系列 ^{[3][4][5][6][23]}

移动端系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：移动端系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	SD855 time(ms) bs=1, thread=1	SD855 time(ms) bs=1, thread=2	SD855 time(ms) bs=1, thread=4	FLOPs(M)	Params(M)	模型大小(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
MobileNetV1_ x0_25	0.5143	0.7546	2.88	1.82	1.26	43.56	0.48	1.9	下载链接	下载链接
MobileNetV1_ x0_5	0.6352	0.8473	8.74	5.26	3.09	154.57	1.34	5.2	下载链接	下载链接
MobileNetV1_ x0_75	0.6881	0.8823	17.84	10.61	6.21	333.00	2.60	10	下载链接	下载链接
MobileNetV1	0.7099	0.8968	30.24	17.86	10.30	578.88	4.25	16	下载链接	下载链接
MobileNetV1_ ssld	0.7789	0.9394	30.24	17.86	10.30	578.88	4.25	16	下载链接	下载链接
MobileNetV2_ x0_25	0.5321	0.7652	3.46	2.51	2.03	34.18	1.53	6.1	下载链接	下载链接
MobileNetV2_ x0_5	0.6503	0.8572	7.69	4.92	3.57	99.48	1.98	7.8	下载链接	下载链接
MobileNetV2_ x0_75	0.6983	0.8901	13.69	8.60	5.82	197.37	2.65	10	下载链接	下载链接
MobileNetV2	0.7215	0.9065	20.74	12.71	8.10	327.84	3.54	14	下载链接	下载链接
MobileNetV2_ x1_5	0.7412	0.9167	40.79	24.49	15.50	702.35	6.90	26	下载链接	下载链接
MobileNetV2_ x2_0	0.7523	0.9258	67.50	40.03	25.55	1217.25	11.33	43	下载链接	下载链接
MobileNetV2_ ssld	0.7674	0.9339	20.74	12.71	8.10	327.84	3.54	14	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ large_x1_25	0.7641	0.9295	24.52	14.76	9.89	362.70	7.47	29	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ large_x1_0	0.7532	0.9231	16.55	10.09	6.84	229.66	5.50	21	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ large_x0_75	0.7314	0.9108	11.53	7.06	4.94	151.70	3.93	16	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ large_x0_5	0.6924	0.8852	6.50	4.22	3.15	71.83	2.69	11	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ large_x0_35	0.6432	0.8546	4.43	3.11	2.41	40.90	2.11	8.6	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ small_x1_25	0.7067	0.8951	7.88	4.91	3.45	100.07	3.64	14	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ small_x1_0	0.6824	0.8806	5.63	3.65	2.60	63.67	2.95	12	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ small_x0_75	0.6602	0.8633	4.50	2.96	2.19	46.02	2.38	9.6	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ small_x0_5	0.5921	0.8152	2.89	2.04	1.62	22.60	1.91	7.8	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ small_x0_35	0.5303	0.7637	2.23	1.66	1.43	14.56	1.67	6.9	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ small_x0_35_ssld	0.5555	0.7771	2.23	1.66	1.43	14.56	1.67	6.9	下载链接	下载链接
MobileNetV3_ large_x1_0_ssld	0.7896	0.9448	16.55	10.09	6.84	229.66	5.50	21	下载链接	下载链接
MobileNetV3_small_ x1_0_ssld	0.7129	0.9010	5.63	3.65	2.60	63.67	2.95	12	下载链接	下载链接
ShuffleNetV2	0.6880	0.8845	9.72	5.97	4.13	148.86	2.29	9	下载链接	下载链接
ShuffleNetV2_ x0_25	0.4990	0.7379	1.94	1.53	1.43	18.95	0.61	2.7	下载链接	下载链接
ShuffleNetV2_ x0_33	0.5373	0.7705	2.23	1.70	1.79	24.04	0.65	2.8	下载链接	下载链接
ShuffleNetV2_ x0_5	0.6032	0.8226	3.67	2.63	2.06	42.58	1.37	5.6	下载链接	下载链接
ShuffleNetV2_ x1_5	0.7163	0.9015	17.21	10.56	6.81	301.35	3.53	14	下载链接	下载链接
ShuffleNetV2_ x2_0	0.7315	0.9120	31.21	18.98	11.65	571.70	7.40	28	下载链接	下载链接
ShuffleNetV2_ swish	0.7003	0.8917	31.21	9.06	5.74	148.86	2.29	9.1	下载链接	下载链接
GhostNet_ x0_5	0.6688	0.8695	5.28	3.95	3.29	46.15	2.60	10	下载链接	下载链接
GhostNet_ x1_0	0.7402	0.9165	12.89	8.66	6.72	148.78	5.21	20	下载链接	下载链接
GhostNet_ x1_3	0.7579	0.9254	19.16	12.25	9.40	236.89	7.38	29	下载链接	下载链接
GhostNet_ x1_3_ssld	0.7938	0.9449	19.16	12.25	9.40	236.89	7.38	29	下载链接	下载链接
ESNet_x0_25	0.6248	0.8346	4.12	2.97	2.51	30.85	2.83	11	下载链接	下载链接
ESNet_x0_5	0.6882	0.8804	6.45	4.42	3.35	67.31	3.25	13	下载链接	下载链接
ESNet_x0_75	0.7224	0.9045	9.59	6.28	4.52	123.74	3.87	15	下载链接	下载链接
ESNet_x1_0	0.7392	0.9140	13.67	8.71	5.97	197.33	4.64	18	下载链接	下载链接

SEResNeXt 与 Res2Net 系列 ^[7][8][9]

SEResNeXt 与 Res2Net 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：SEResNeXt 与 Res2Net 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
Res2Net50_ 26w_4s	0.7933	0.9457	3.52	6.23	9.30	4.28	25.76	下载链接	下载链接
Res2Net50_vd_ 26w_4s	0.7975	0.9491	3.59	6.35	9.50	4.52	25.78	下载链接	下载链接
Res2Net50_ 14w_8s	0.7946	0.9470	4.39	7.21	10.38	4.20	25.12	下载链接	下载链接
Res2Net101_vd_ 26w_4s	0.8064	0.9522	6.34	11.02	16.13	8.35	45.35	下载链接	下载链接
Res2Net200_vd_ 26w_4s	0.8121	0.9571	11.45	19.77	28.81	15.77	76.44	下载链接	下载链接
Res2Net200_vd_ 26w_4s_ssld	0.8513	0.9742	11.45	19.77	28.81	15.77	76.44	下载链接	下载链接
ResNeXt50_ 32x4d	0.7775	0.9382	5.07	8.49	12.02	4.26	25.10	下载链接	下载链接
ResNeXt50_vd_ 32x4d	0.7956	0.9462	5.29	8.68	12.33	4.50	25.12	下载链接	下载链接
ResNeXt50_ 64x4d	0.7843	0.9413	9.39	13.97	20.56	8.02	45.29	下载链接	下载链接
ResNeXt50_vd_ 64x4d	0.8012	0.9486	9.75	14.14	20.84	8.26	45.31	下载链接	下载链接
ResNeXt101_ 32x4d	0.7865	0.9419	11.34	16.78	22.80	8.01	44.32	下载链接	下载链接
ResNeXt101_vd_ 32x4d	0.8033	0.9512	11.36	17.01	23.07	8.25	44.33	下载链接	下载链接
ResNeXt101_ 64x4d	0.7835	0.9452	21.57	28.08	39.49	15.52	83.66	下载链接	下载链接
ResNeXt101_vd_ 64x4d	0.8078	0.9520	21.57	28.22	39.70	15.76	83.68	下载链接	下载链接
ResNeXt152_ 32x4d	0.7898	0.9433	17.14	25.11	33.79	11.76	60.15	下载链接	下载链接
ResNeXt152_vd_ 32x4d	0.8072	0.9520	16.99	25.29	33.85	12.01	60.17	下载链接	下载链接
ResNeXt152_ 64x4d	0.7951	0.9471	33.07	42.05	59.13	23.03	115.27	下载链接	下载链接
ResNeXt152_vd_ 64x4d	0.8108	0.9534	33.30	42.41	59.42	23.27	115.29	下载链接	下载链接
SE_ResNet18_vd	0.7333	0.9138	1.48	2.70	4.32	2.07	11.81	下载链接	下载链接
SE_ResNet34_vd	0.7651	0.9320	2.42	3.69	6.29	3.93	22.00	下载链接	下载链接
SE_ResNet50_vd	0.7952	0.9475	3.11	5.99	9.34	4.36	28.16	下载链接	下载链接
SE_ResNeXt50_ 32x4d	0.7844	0.9396	6.39	11.01	14.94	4.27	27.63	下载链接	下载链接
SE_ResNeXt50_vd_ 32x4d	0.8024	0.9489	7.04	11.57	16.01	5.64	27.76	下载链接	下载链接
SE_ResNeXt101_ 32x4d	0.7939	0.9443	13.31	21.85	28.77	8.03	49.09	下载链接	下载链接
SENet154_vd	0.8140	0.9548	34.83	51.22	69.74	24.45	122.03	下载链接	下载链接

DPN 与 DenseNet 系列 ^[14][15]

DPN 与 DenseNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：DPN 与 DenseNet 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
DenseNet121	0.7566	0.9258	3.40	6.94	9.17	2.87	8.06	下载链接	下载链接
DenseNet161	0.7857	0.9414	7.06	14.37	19.55	7.79	28.90	下载链接	下载链接
DenseNet169	0.7681	0.9331	5.00	10.29	12.84	3.40	14.31	下载链接	下载链接
DenseNet201	0.7763	0.9366	6.38	13.72	17.17	4.34	20.24	下载链接	下载链接
DenseNet264	0.7796	0.9385	9.34	20.95	25.41	5.82	33.74	下载链接	下载链接
DPN68	0.7678	0.9343	8.18	11.40	14.82	2.35	12.68	下载链接	下载链接
DPN92	0.7985	0.9480	12.48	20.04	25.10	6.54	37.79	下载链接	下载链接
DPN98	0.8059	0.9510	14.70	25.55	35.12	11.728	61.74	下载链接	下载链接
DPN107	0.8089	0.9532	19.46	35.62	50.22	18.38	87.13	下载链接	下载链接
DPN131	0.8070	0.9514	19.64	34.60	47.42	16.09	79.48	下载链接	下载链接

HRNet 系列 ^[13]

HRNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：HRNet 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
HRNet_W18_C	0.7692	0.9339	6.66	8.94	11.95	4.32	21.35	下载链接	下载链接
HRNet_W18_C_ssld	0.81162	0.95804	6.66	8.94	11.95	4.32	21.35	下载链接	下载链接
HRNet_W30_C	0.7804	0.9402	8.61	11.40	15.23	8.15	37.78	下载链接	下载链接
HRNet_W32_C	0.7828	0.9424	8.54	11.58	15.57	8.97	41.30	下载链接	下载链接
HRNet_W40_C	0.7877	0.9447	9.83	15.02	20.92	12.74	57.64	下载链接	下载链接
HRNet_W44_C	0.7900	0.9451	10.62	16.18	25.92	14.94	67.16	下载链接	下载链接
HRNet_W48_C	0.7895	0.9442	11.07	17.06	27.28	17.34	77.57	下载链接	下载链接
HRNet_W48_C_ssld	0.8363	0.9682	11.07	17.06	27.28	17.34	77.57	下载链接	下载链接
HRNet_W64_C	0.7930	0.9461	13.82	21.15	35.51	28.97	128.18	下载链接	下载链接
SE_HRNet_W64_C_ssld	0.8475	0.9726	17.11	26.87	43.24	29.00	129.12	下载链接	下载链接

Inception 系列 ^{[10][11][12][26]}

Inception 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：Inception 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
GoogLeNet	0.7070	0.8966	1.41	3.25	5.00	1.44	11.54	下载链接	下载链接
Xception41	0.7930	0.9453	3.58	8.76	16.61	8.57	23.02	下载链接	下载链接
Xception41_deeplab	0.7955	0.9438	3.81	9.16	17.20	9.28	27.08	下载链接	下载链接
Xception65	0.8100	0.9549	5.45	12.78	24.53	13.25	36.04	下载链接	下载链接
Xception65_deeplab	0.8032	0.9449	5.65	13.08	24.61	13.96	40.10	下载链接	下载链接
Xception71	0.8111	0.9545	6.19	15.34	29.21	16.21	37.86	下载链接	下载链接
InceptionV3	0.7914	0.9459	4.78	8.53	12.28	5.73	23.87	下载链接	下载链接
InceptionV4	0.8077	0.9526	8.93	15.17	21.56	12.29	42.74	下载链接	下载链接

EfficientNet 与 ResNeXt101_wsl 系列 ^[16][17]

EfficientNet 与 ResNeXt101_wsl 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：EfficientNet 与 ResNeXt101_wsl 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
ResNeXt101_ 32x8d_wsl	0.8255	0.9674	13.55	23.39	36.18	16.48	88.99	下载链接	下载链接
ResNeXt101_ 32x16d_wsl	0.8424	0.9726	21.96	38.35	63.29	36.26	194.36	下载链接	下载链接
ResNeXt101_ 32x32d_wsl	0.8497	0.9759	37.28	76.50	121.56	87.28	469.12	下载链接	下载链接
ResNeXt101_ 32x48d_wsl	0.8537	0.9769	55.07	124.39	205.01	153.57	829.26	下载链接	下载链接
Fix_ResNeXt101_ 32x48d_wsl	0.8626	0.9797	55.01	122.63	204.66	313.41	829.26	下载链接	下载链接
EfficientNetB0	0.7738	0.9331	1.96	3.71	5.56	0.40	5.33	下载链接	下载链接
EfficientNetB1	0.7915	0.9441	2.88	5.40	7.63	0.71	7.86	下载链接	下载链接
EfficientNetB2	0.7985	0.9474	3.26	6.20	9.17	1.02	9.18	下载链接	下载链接
EfficientNetB3	0.8115	0.9541	4.52	8.85	13.54	1.88	12.324	下载链接	下载链接
EfficientNetB4	0.8285	0.9623	6.78	15.47	24.95	4.51	19.47	下载链接	下载链接
EfficientNetB5	0.8362	0.9672	10.97	27.24	45.93	10.51	30.56	下载链接	下载链接
EfficientNetB6	0.8400	0.9688	17.09	43.32	76.90	19.47	43.27	下载链接	下载链接
EfficientNetB7	0.8430	0.9689	25.91	71.23	128.20	38.45	66.66	下载链接	下载链接
EfficientNetB0_ small	0.7580	0.9258	1.24	2.59	3.92	0.40	4.69	下载链接	下载链接

ResNeSt 与 RegNet 系列 ^[24][25]

ResNeSt 与 RegNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系列的模型介绍可以参考：ResNeSt 与 RegNet 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
ResNeSt50_ fast_1s1x64d	0.8035	0.9528	2.73	5.33	8.24	4.36	26.27	下载链接	下载链接
ResNeSt50	0.8083	0.9542	7.36	10.23	13.84	5.40	27.54	下载链接	下载链接
RegNetX_4GF	0.785	0.9416	6.46	8.48	11.45	4.00	22.23	下载链接	下载链接

ViT_and_DeiT 系列 ^[31][32]

ViT(Vision Transformer) 与 DeiT（Data-efficient Image Transformers）系列模型的精度、速度指标如下表所示. 更多关于该系列模型的介绍可以参考： ViT_and_DeiT 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
ViT_small_ patch16_224	0.7553	0.9211	3.71	9.05	16.72	9.41	48.60	下载链接	下载链接
ViT_base_ patch16_224	0.8187	0.9618	6.12	14.84	28.51	16.85	86.42	下载链接	下载链接
ViT_base_ patch16_384	0.8414	0.9717	14.15	48.38	95.06	49.35	86.42	下载链接	下载链接
ViT_base_ patch32_384	0.8176	0.9613	4.94	13.43	24.08	12.66	88.19	下载链接	下载链接
ViT_large_ patch16_224	0.8303	0.9655	15.53	49.50	94.09	59.65	304.12	下载链接	下载链接
ViT_large_ patch16_384	0.8513	0.9736	39.51	152.46	304.06	174.70	304.12	下载链接	下载链接
ViT_large_ patch32_384	0.8153	0.9608	11.44	36.09	70.63	44.24	306.48	下载链接	下载链接

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
DeiT_tiny_ patch16_224	0.7208	0.9112	3.61	3.94	6.10	1.07	5.68	下载链接	下载链接
DeiT_small_ patch16_224	0.7982	0.9495	3.61	6.24	10.49	4.24	21.97	下载链接	下载链接
DeiT_base_ patch16_224	0.8180	0.9558	6.13	14.87	28.50	16.85	86.42	下载链接	下载链接
DeiT_base_ patch16_384	0.8289	0.9624	14.12	48.80	97.60	49.35	86.42	下载链接	下载链接
DeiT_tiny_ distilled_patch16_224	0.7449	0.9192	3.51	4.05	6.03	1.08	5.87	下载链接	下载链接
DeiT_small_ distilled_patch16_224	0.8117	0.9538	3.70	6.20	10.53	4.26	22.36	下载链接	下载链接
DeiT_base_ distilled_patch16_224	0.8330	0.9647	6.17	14.94	28.58	16.93	87.18	下载链接	下载链接
DeiT_base_ distilled_patch16_384	0.8520	0.9720	14.12	48.76	97.09	49.43	87.18	下载链接	下载链接

RepVGG 系列 ^[36]

关于 RepVGG 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：RepVGG 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
RepVGG_A0	0.7131	0.9016	1.36	8.31	下载链接	下载链接
RepVGG_A1	0.7380	0.9146	2.37	12.79	下载链接	下载链接
RepVGG_A2	0.7571	0.9264	5.12	25.50	下载链接	下载链接
RepVGG_B0	0.7450	0.9213	3.06	14.34	下载链接	下载链接
RepVGG_B1	0.7773	0.9385	11.82	51.83	下载链接	下载链接
RepVGG_B2	0.7813	0.9410	18.38	80.32	下载链接	下载链接
RepVGG_B1g2	0.7732	0.9359	8.82	41.36	下载链接	下载链接
RepVGG_B1g4	0.7675	0.9335	7.31	36.13	下载链接	下载链接
RepVGG_B2g4	0.7881	0.9448	11.34	55.78	下载链接	下载链接
RepVGG_B3g4	0.7965	0.9485	16.07	75.63	下载链接	下载链接

MixNet 系列 ^[29]

关于 MixNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：MixNet 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(M)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
MixNet_S	0.7628	0.9299	2.31	3.63	5.20	252.977	4.167	下载链接	下载链接
MixNet_M	0.7767	0.9364	2.84	4.60	6.62	357.119	5.065	下载链接	下载链接
MixNet_L	0.7860	0.9437	3.16	5.55	8.03	579.017	7.384	下载链接	下载链接

ReXNet 系列 ^[30]

关于 ReXNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：ReXNet 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
ReXNet_1_0	0.7746	0.9370	3.08	4.15	5.49	0.415	4.84	下载链接	下载链接
ReXNet_1_3	0.7913	0.9464	3.54	4.87	6.54	0.68	7.61	下载链接	下载链接
ReXNet_1_5	0.8006	0.9512	3.68	5.31	7.38	0.90	9.79	下载链接	下载链接
ReXNet_2_0	0.8122	0.9536	4.30	6.54	9.19	1.56	16.45	下载链接	下载链接
ReXNet_3_0	0.8209	0.9612	5.74	9.49	13.62	3.44	34.83	下载链接	下载链接

SwinTransformer 系列 ^[27]

关于 SwinTransformer 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：SwinTransformer 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
SwinTransformer_tiny_patch4_window7_224	0.8110	0.9549	6.59	9.68	16.32	4.35	28.26	下载链接	下载链接
SwinTransformer_small_patch4_window7_224	0.8321	0.9622	12.54	17.07	28.08	8.51	49.56	下载链接	下载链接
SwinTransformer_base_patch4_window7_224	0.8337	0.9643	13.37	23.53	39.11	15.13	87.70	下载链接	下载链接
SwinTransformer_base_patch4_window12_384	0.8417	0.9674	19.52	64.56	123.30	44.45	87.70	下载链接	下载链接
SwinTransformer_base_patch4_window7_224^[1]	0.8516	0.9748	13.53	23.46	39.13	15.13	87.70	下载链接	下载链接
SwinTransformer_base_patch4_window12_384^[1]	0.8634	0.9798	19.65	64.72	123.42	44.45	87.70	下载链接	下载链接
SwinTransformer_large_patch4_window7_224^[1]	0.8619	0.9788	15.74	38.57	71.49	34.02	196.43	下载链接	下载链接
SwinTransformer_large_patch4_window12_384^[1]	0.8706	0.9814	32.61	116.59	223.23	99.97	196.43	下载链接	下载链接

[1]：基于 ImageNet22k 数据集预训练，然后在 ImageNet1k 数据集迁移学习得到。

LeViT 系列 ^[33]

关于 LeViT 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：LeViT 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	FLOPs(M)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
LeViT_128S	0.7598	0.9269	281	7.42	下载链接	下载链接
LeViT_128	0.7810	0.9372	365	8.87	下载链接	下载链接
LeViT_192	0.7934	0.9446	597	10.61	下载链接	下载链接
LeViT_256	0.8085	0.9497	1049	18.45	下载链接	下载链接
LeViT_384	0.8191	0.9551	2234	38.45	下载链接	下载链接

注：与 Reference 的精度差异源于数据预处理不同及未使用蒸馏的 head 作为输出。

Twins 系列 ^[34]

关于 Twins 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：Twins 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
pcpvt_small	0.8115	0.9567	7.32	10.51	15.27	3.67	24.06	下载链接	下载链接
pcpvt_base	0.8268	0.9627	12.20	16.22	23.16	6.44	43.83	下载链接	下载链接
pcpvt_large	0.8306	0.9659	16.47	22.90	32.73	9.50	60.99	下载链接	下载链接
alt_gvt_small	0.8177	0.9557	6.94	9.01	12.27	2.81	24.06	下载链接	下载链接
alt_gvt_base	0.8315	0.9629	9.37	15.02	24.54	8.34	56.07	下载链接	下载链接
alt_gvt_large	0.8364	0.9651	11.76	22.08	35.12	14.81	99.27	下载链接	下载链接

注：与 Reference 的精度差异源于数据预处理不同。

HarDNet 系列 ^[37]

关于 HarDNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：HarDNet 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
HarDNet39_ds	0.7133	0.8998	1.40	2.30	3.33	0.44	3.51	下载链接	下载链接
HarDNet68_ds	0.7362	0.9152	2.26	3.34	5.06	0.79	4.20	下载链接	下载链接
HarDNet68	0.7546	0.9265	3.58	8.53	11.58	4.26	17.58	下载链接	下载链接
HarDNet85	0.7744	0.9355	6.24	14.85	20.57	9.09	36.69	下载链接	下载链接

DLA 系列 ^[38]

关于 DLA 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：DLA 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
DLA102	0.7893	0.9452	4.95	8.08	12.40	7.19	33.34	下载链接	下载链接
DLA102x2	0.7885	0.9445	19.58	23.97	31.37	9.34	41.42	下载链接	下载链接
DLA102x	0.781	0.9400	11.12	15.60	20.37	5.89	26.40	下载链接	下载链接
DLA169	0.7809	0.9409	7.70	12.25	18.90	11.59	53.50	下载链接	下载链接
DLA34	0.7603	0.9298	1.83	3.37	5.98	3.07	15.76	下载链接	下载链接
DLA46_c	0.6321	0.853	1.06	2.08	3.23	0.54	1.31	下载链接	下载链接
DLA60	0.7610	0.9292	2.78	5.36	8.29	4.26	22.08	下载链接	下载链接
DLA60x_c	0.6645	0.8754	1.79	3.68	5.19	0.59	1.33	下载链接	下载链接
DLA60x	0.7753	0.9378	5.98	9.24	12.52	3.54	17.41	下载链接	下载链接

RedNet 系列 ^[39]

关于 RedNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：RedNet 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
RedNet26	0.7595	0.9319	4.45	15.16	29.03	1.69	9.26	下载链接	下载链接
RedNet38	0.7747	0.9356	6.24	21.39	41.26	2.14	12.43	下载链接	下载链接
RedNet50	0.7833	0.9417	8.04	27.71	53.73	2.61	15.60	下载链接	下载链接
RedNet101	0.7894	0.9436	13.07	44.12	83.28	4.59	25.76	下载链接	下载链接
RedNet152	0.7917	0.9440	18.66	63.27	119.48	6.57	34.14	下载链接	下载链接

TNT 系列 ^[35]

关于 TNT 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：TNT 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
TNT_small	0.8121	0.9563			4.83	23.68	下载链接	下载链接

注：TNT 模型的数据预处理部分 NormalizeImage 中的 mean 与 std 均为 0.5。

CSWinTransformer 系列 ^[40]

关于 CSWinTransformer 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：CSWinTransformer 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
CSWinTransformer_tiny_224	0.8281	0.9628	-	-	-	4.1	22	下载链接	下载链接
CSWinTransformer_small_224	0.8358	0.9658	-	-	-	6.4	35	下载链接	下载链接
CSWinTransformer_base_224	0.8420	0.9692	-	-	-	14.3	77	下载链接	下载链接
CSWinTransformer_large_224	0.8643	0.9799	-	-	-	32.2	173.3	下载链接	下载链接
CSWinTransformer_base_384	0.8550	0.9749	-	-	-	42.2	77	下载链接	下载链接
CSWinTransformer_large_384	0.8748	0.9833	-	-	-	94.7	173.3	下载链接	下载链接

PVTV2 系列 ^[41]

关于 PVTV2 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：PVTV2 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
PVT_V2_B0	0.7052	0.9016	-	-	-	0.53	3.7	下载链接	下载链接
PVT_V2_B1	0.7869	0.9450	-	-	-	2.0	14.0	下载链接	下载链接
PVT_V2_B2	0.8206	0.9599	-	-	-	3.9	25.4	下载链接	下载链接
PVT_V2_B2_Linear	0.8205	0.9605	-	-	-	3.8	22.6	下载链接	下载链接
PVT_V2_B3	0.8310	0.9648	-	-	-	6.7	45.2	下载链接	下载链接
PVT_V2_B4	0.8361	0.9666	-	-	-	9.8	62.6	下载链接	下载链接
PVT_V2_B5	0.8374	0.9662	-	-	-	11.4	82.0	下载链接	下载链接

MobileViT 系列 ^[42]

关于 MobileViT 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：MobileViT 系列模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(M)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
MobileViT_XXS	0.6867	0.8878	-	-	-	337.24	1.28	下载链接	下载链接
MobileViT_XS	0.7454	0.9227	-	-	-	930.75	2.33	下载链接	下载链接
MobileViT_S	0.7814	0.9413	-	-	-	1849.35	5.59	下载链接	下载链接

其他模型

关于 AlexNet ^[18]、SqueezeNet 系列 ^[19]、VGG 系列 ^[20]、DarkNet53 ^[21] 等模型的精度、速度指标如下表所示，更多介绍可以参考：其他模型文档。

模型	Top-1 Acc	Top-5 Acc	time(ms) bs=1	time(ms) bs=4	time(ms) bs=8	FLOPs(G)	Params(M)	预训练模型下载地址	inference模型下载地址
AlexNet	0.567	0.792	0.81	1.50	2.33	0.71	61.10	下载链接	下载链接
SqueezeNet1_0	0.596	0.817	0.68	1.64	2.62	0.78	1.25	下载链接	下载链接
SqueezeNet1_1	0.601	0.819	0.62	1.30	2.09	0.35	1.24	下载链接	下载链接
VGG11	0.693	0.891	1.72	4.15	7.24	7.61	132.86	下载链接	下载链接
VGG13	0.700	0.894	2.02	5.28	9.54	11.31	133.05	下载链接	下载链接
VGG16	0.720	0.907	2.48	6.79	12.33	15.470	138.35	下载链接	下载链接
VGG19	0.726	0.909	2.93	8.28	15.21	19.63	143.66	下载链接	下载链接
DarkNet53	0.780	0.941	2.79	6.42	10.89	9.31	41.65	下载链接	下载链接

参考文献

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DPN 与 DenseNet 系列 ^[14][15]

HRNet 系列 ^[13]

Inception 系列 ^{[10][11][12][26]}

EfficientNet 与 ResNeXt101_wsl 系列 ^[16][17]

ResNeSt 与 RegNet 系列 ^[24][25]

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