PyTorch图像模型性能评估数据集PyTorchImageModelsPerformanceEvaluationDataset-naoki56
数据来源：互联网公开数据
标签：图像识别, 深度学习, 模型评估, PyTorch, 性能基准, 计算机视觉, 算法优化, 图像分类
数据概述：
该数据集包含来自PyTorch图像模型库（timm）的图像模型性能评估结果，记录了不同图像模型在各种硬件和配置下的训练和推理性能指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为模型性能的静态评估结果。
地理范围：数据主要基于NVIDIA RTX 3090 GPU进行测试，测试环境可能包括全球范围内的服务器或个人设备。
数据维度：数据集包括模型名称（model）、推理速度（infer_samples_per_sec）、训练速度（train_samples_per_sec）、批处理大小（batch_size）、图像尺寸（img_size）、参数数量（param_count）、Top1/Top5准确率（top1, top5）等关键指标，以及不同数据集（如ImageNet）上的性能表现。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，便于数据分析和处理，包含多个CSV文件，每个文件对应不同的测试场景或数据集。
来源信息：数据来源于PyTorch图像模型库（timm）的测试结果，经过整理和汇总，反映了不同模型在特定硬件和软件环境下的性能表现。
该数据集适合用于评估和比较不同的图像模型，分析影响模型性能的因素，以及进行模型优化和硬件配置分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、深度学习领域的学术研究，如模型性能分析、算法优化、不同模型之间的比较等。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，尤其是在图像识别、目标检测等领域，可以用于模型选择、性能评估和硬件资源规划。
决策支持：支持模型训练和部署的决策，帮助用户选择最佳模型和配置，以满足特定的性能需求。
教育和培训：作为深度学习、计算机视觉等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解模型性能评估方法。
此数据集特别适合用于探索不同图像模型在各种条件下的性能表现，帮助用户实现模型选择、性能优化和资源配置等目标。
