ResNet50 ImageNet Classification (AX650)

ResNet50 图像分类模型，已编译为 AX650 芯片的 AXMODEL 格式。

模型概述

• 任务: 图像分类 (ImageNet 1000类)
• 芯片: AX650 / AX650N
• 输入: [1, 3, 224, 224], float32, NCHW
• 预处理: (input/255 - mean) / std, mean=[0.485,0.456,0.406], std=[0.229,0.224,0.225]
• 输出: [1, 1000], float32, ImageNet 类别 logits

目录说明

目录	用途
models/	AXMODEL 模型文件 + 元信息
python/	Python SDK (基于 pyaxengine)
model_convert/	从零复现模型转换

快速开始

路径 A: 直接用 AXMODEL 推理

环境安装:

# 安装 pyaxengine
pip install pyaxengine
# 或从源码: git clone https://github.com/AXERA-TECH/pyaxengine && cd pyaxengine && pip install .

# 安装依赖
cd python
pip install -r requirements.txt

运行推理:

cd python
# 确保 LD_LIBRARY_PATH 包含 AX 运行时库
export LD_LIBRARY_PATH=/soc/lib:$LD_LIBRARY_PATH
python example.py <image.jpg>

路径 B: 从零复现

详见 model_convert/README.md。

性能摘要

指标	值
MACs	4.09G
AXMODEL 大小	26 MB
ONNX 大小	102 MB
压缩比	3.94x
仿真 Cosine	0.9997 ± 0.0001
板端 Python 延迟	~1600 ms

已知限制

• 输入分辨率固定为 224x224
• Batch size 固定为 1
• 仅 AX650/AX650N 芯片