# NextViT
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## 目录

- [1. 模型介绍](#1)
    - [1.1 模型简介](#1.1)
    - [1.2 模型指标](#1.2)
- [2. 模型快速体验](#2)
- [3. 模型训练、评估和预测](#3)
- [4. 模型推理部署](#4)
  - [4.1 推理模型准备](#4.1)
  - [4.2 基于 Python 预测引擎推理](#4.2)
  - [4.3 基于 C++ 预测引擎推理](#4.3)
  - [4.4 服务化部署](#4.4)
  - [4.5 端侧部署](#4.5)
  - [4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测](#4.6)

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## 1. 模型介绍

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### 1.1 模型简介

NextViT 是一种新的视觉 Transformer 网络，可以用作计算机视觉领域的通用骨干网络。作者提出了在现实工业场景中有效部署的 Next generation Vision Transformer，即 Next-ViT，从延迟/准确性权衡的角度来看，它在 CNN 和 ViT 中均占主导地位。在这项工作中，作者分别开发了Next Convolution Block（NCB）和Next Transformer Block（NTB），以通过部署友好的机制捕获局部和全局信息。在此基础上，Next Hybrid Strategy (NHS) 旨在以高效的混合范式堆叠 NCB 和 NTB，从而提高各种下游任务的性能。
最终，NextViT 在多项任务中达到SOTA效果。[论文地址](https://arxiv.org/pdf/2207.05501.pdf)。

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### 1.2 模型指标

| Models           | Top1 | Top5 | Reference<br>top1 | Reference<br>top5 | FLOPs<br>(G) | Params<br>(M) |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| NextViT_small_224    | 0.8248 | 0.9616 | 0.825 | - | 5.79  | 31.80   |
| NextViT_base_224   | 0.8324 | 0.9658 | 0.832 | - | 8.26  | 44.88   |
| NextViT_large_224    | 0.8363 | 0.9661 | 0.836 | - | 10.73 | 57.95   |
| NextViT_small_384   | 0.8401 | 0.9698 | 0.836 | - | 17.00 | 31.80   |
| NextViT_base_384   | 0.8465 | 0.9723 | 0.843 | - |24.27 | 44.88   |
| NextViT_large_384   | 0.8492 | 0.9728 | 0.847 | - | 31.53 | 57.95   |
| NextViT_small_224_ssld    | 0.8472 | 0.9734 | 0.848 | - | 5.79  | 31.80   |
| NextViT_base_224_ssld   | 0.8500 | 0.9753 | 0.851 | - | 8.26  | 44.88   |
| NextViT_large_224_ssld    | 0.8536 | 0.9762 | 0.854 | - | 10.73 | 57.95   |
| NextViT_small_384_ssld   | 0.8597 | 0.9790 | 0.858 | - | 17.00 | 31.80   |
| NextViT_base_384_ssld   | 0.8634 | 0.9806 | 0.861 | - |24.27 | 44.88   |
| NextViT_large_384_ssld   | 0.8654 | 0.9814 | 0.864 | - | 31.53 | 57.95   |

**备注：**
- PaddleClas 所提供的该系列模型的预训练模型权重，均是基于其官方提供的权重转得。PaddleClas 验证了 NextViT_small_224 的精度可以与论文精度对齐。
- 此处 `_ssld` 并非使用 PaddleClas 中的蒸馏的`SSLD 蒸馏`方法得到，而是使用类似`SSLD 蒸馏`挖掘的数据集训练得到。

### 1.3 Benchmark

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#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度

| Models     | Size  | Latency(ms)<br>bs=1 | Latency(ms)<br>bs=4 | Latency(ms)<br>bs=8 |
| -------- | --------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ |
| NextViT_small_224  | 224       | 7.76                           | 10.86                           | 14.20                        |
| NextViT_base_224 | 224       | 12.02                          | 16.21                          | 20.63                          |
| NextViT_large_224  | 224       | 16.51                          | 21.91                          | 27.25                          |
| NextViT_small_224_ssld  | 224       | 7.76                           | 10.86                           | 14.20                        |
| NextViT_base_224_ssld | 224       | 12.02                          | 16.21                          | 20.63                          |
| NextViT_large_224_ssld  | 224       | 16.51                          | 21.91                          | 27.25                          |

**备注：** 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT-8.0.3.4。

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## 2. 模型快速体验

安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2-模型快速体验)。

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## 3. 模型训练、评估和预测

此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/NextViT/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。

**备注：** 由于 NextViT 系列模型默认使用的 GPU 数量为 8 个，所以在训练时，需要指定8个GPU，如`python3 -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" tools/train.py -c xxx.yaml`, 如果使用 4 个 GPU 训练，默认学习率需要减小一半，精度可能有损。

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## 4. 模型推理部署

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### 4.1 推理模型准备

Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。

Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#41-推理模型准备) 。

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### 4.2 基于 Python 预测引擎推理

PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#42-基于-python-预测引擎推理) 。

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### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理

PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../../deployment/image_classification/cpp/linux.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../../deployment/image_classification/cpp/windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。

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### 4.4 服务化部署

Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。

PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../../deployment/image_classification/paddle_serving.md)来完成相应的部署工作。

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### 4.5 端侧部署

Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。

PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../../deployment/image_classification/paddle_lite.md)来完成相应的部署工作。

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### 4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测

Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。

PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。
