Add GhostNetV3

[yicycyc]

在 PaddleClas 中新增了 GhostNetV3 系列模型实现，并完成了与 timm 参考实现及官方 release 权重的对齐验证。

主要改动

• 新增 GhostNetV3 骨干网络实现，支持以下变体：
  • GhostNetV3_x0_5
  • GhostNetV3_x1_0
  • GhostNetV3_x1_3
  • GhostNetV3_x1_6
• 在 backbone 注册表中注册 GhostNetV3
• 新增 GhostNetV3_x1_0 的 ImageNet 训练/评测配置
• 新增 GhostNetV3_x1_0 的 TIPC 配置
• 新增 GhostNetV3 模型文档

对齐验证

1. 前向对齐

• 已完成 GhostNetV3_x0_5 / x1_3 / x1_6 与 timm 的随机初始化前向对齐
• 已完成 GhostNetV3_x1_0 与 timm/ghostnetv3_100.in1k 预训练权重的前向对齐

2. ImageNet1k 验证集评测对齐

在相同 ImageNet1k val 数据集上，评测结果如下：

timm/ghostnetv3_100.in1k

• timm: top1 76.930%, top5 93.132%
• PaddleClas: top1 76.896%, top5 93.132%

官方 release ghostnetv3-1.0.pth.tar

• PyTorch state_dict: top1 76.930%, top5 93.132%
• PyTorch state_dict_ema: top1 77.134%, top5 93.236%
• PaddleClas 转换后的 state_dict_ema: top1 77.080%, top5 93.228%

对齐了官方 release 中论文结果的 EMA 权重，误差为0.1%级别

训练链路验证

• 基于 lite ImageNet 数据对 GhostNetV3_x0_5 / x1_0 / x1_3 / x1_6 进行了短周期训练验证
• 前几个 epoch 中训练 loss 均呈现明显下降
• 说明当前实现的训练链路和收敛行为正常

本次新增文件

• ppcls/arch/backbone/model_zoo/ghostnet_v3.py
• ppcls/arch/backbone/__init__.py
• ppcls/configs/ImageNet/GhostNetV3/GhostNetV3_x1_0.yaml
• test_tipc/configs/GhostNetV3/GhostNetV3_x1_0_train_infer_python.txt
• docs/zh_CN/models/ImageNet1k/GhostNetV3.md

[paddle-bot]

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