Spacemit是个偏科生？

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我发现Spacemit在官网上发布的AI量化模型不错，但是他们好像低估了数据标注质量的高低也将极大地影响运行速度。

举个例子：

Spacemit的一款计算机视觉-图像分类AI模型

ResNet50

我提供了一个同类对比AI模型：

ResNet

另外我引入了两个标签文件：

Spacemit提供的标签文件：

synset.txt

我提供的标签文件：

labels.txt

2个AI模型和2个标签文件构成4种组合，识别同一张图片，全程运行时间如下：

ResNet50和synset.txt：
2.047536849975586s

ResNet和synset.txt：
2.358517646789551s

ResNet50和labels.txt：
1.8243775367736816s（最快）

ResNet和labels.txt：
2.2205557823181152s

所以，数据标注的质量也是非常重要哒！

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有一件事，模型的名字和模型本身并不唯一对应，比如Resnet50也有很多变体，他们的运行时间当然也不一样，SpacemiT提供了其中的一种，然后希望开发者能够借此发现更多的变体（速度更快当然好了）

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