PULC_car_exists.md

# PULC 有人/无人分类模型

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## 目录

- [1. 模型和应用场景介绍](#1)
- [2. 模型快速体验](#2)
    - [2.1 安装 paddleclas](#2.1)
    - [2.2 预测](#2.2)
- [3. 模型训练、评估和预测](#3)
    - [3.1 环境配置](#3.1)
    - [3.2 数据准备](#3.2)
      - [3.2.1 数据集来源](#3.2.1)
      - [3.2.2 数据集获取](#3.2.2)
    - [3.3 模型训练](#3.3)
    - [3.4 模型评估](#3.4)
    - [3.5 模型预测](#3.5)
- [4. 模型压缩](#4)
  - [4.1 SKL-UGI 知识蒸馏](#4.1)
    - [4.1.1 教师模型训练](#4.1.1)
    - [4.1.2 蒸馏训练](#4.1.2)
- [5. 超参搜索](#5)
- [6. 模型推理部署](#6)
  - [6.1 推理模型准备](#6.1)
    - [6.1.1 基于训练得到的权重导出 inference 模型](#6.1.1)
    - [6.1.2 直接下载 inference 模型](#6.1.2)
  - [6.2 基于 Python 预测引擎推理](#6.2)
    - [6.2.1 预测单张图像](#6.2.1)
    - [6.2.2 基于文件夹的批量预测](#6.2.2)
  - [6.3 基于 C++ 预测引擎推理](#6.3)
  - [6.4 服务化部署](#6.4)
  - [6.5 端侧部署](#6.5)
  - [6.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测](#6.6)


<a name="1"></a>

## 1. 模型和应用场景介绍

该案例提供了用户使用 PaddleClas 的超轻量图像分类方案（PULC，Practical Ultra Lightweight Classification）快速构建轻量级、高精度、可落地的有人/无人的分类模型。该模型可以广泛应用于如监控场景、人员进出管控场景、海量数据过滤场景等。

下表列出了判断图片中是否有车的二分类模型的相关指标，前两行展现了使用 SwinTranformer_tiny 和 MobileNetV3_small_x0_35 作为 backbone 训练得到的模型的相关指标，第三行至第六行依次展现了替换 backbone 为 PPLCNet_x1_0、使用 SSLD 预训练模型、使用 SSLD 预训练模型 + EDA 策略、使用 SSLD 预训练模型 + EDA 策略 + SKL-UGI 知识蒸馏策略训练得到的模型的相关指标。


| 模型 | Tpr（%）@Fpr0.01 | 延时（ms） | 存储（M） | 策略 |
|-------|----------------|----------|---------------|---------------|
| SwinTranformer_tiny  | 97.71          | 95.30  | 107 | 使用 ImageNet 预训练模型 |
| MobileNetV3_small_x0_35  | 81.23          | 2.85  | 1.6 | 使用 ImageNet 预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0  | 81.23          | 2.12  | 6.5 | 使用 ImageNet 预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0  | 95.48          | 2.12  | 6.5 | 使用 SSLD 预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0  | 95.48          | 2.12  | 6.5 | 使用 SSLD 预训练模型+EDA 策略|
| <b>PPLCNet_x1_0<b>  | <b>95.72<b>    | <b>2.12<b>  | <b>6.5<b> | 使用 SSLD 预训练模型+EDA 策略+SKL-UGI 知识蒸馏策略|
     
从表中可以看出，backbone 为 SwinTranformer_tiny 时精度较高，但是推理速度较慢。将 backboone 替换为轻量级模型 MobileNetV3_small_x0_35 后，速度可以大幅提升，但是会导致精度大幅下降。将 backbone 替换为速度更快的 PPLCNet_x1_0 时，精度较 MobileNetV3_small_x0_35 高 20 多个百分点，与此同时速度依旧可以快 20% 以上。在此基础上，使用 SSLD 预训练模型后，在不改变推理速度的前提下，精度可以提升约 2.6 个百分点，进一步地，在使用 SKL-UGI 知识蒸馏后，精度可以继续提升 0.24 个百分点。此时，PPLCNet_x1_0 达到了 SwinTranformer_tiny 模型的精度，但是速度快 40 多倍。关于 PULC 的训练方法和推理部署方法将在下面详细介绍。
    
**备注：** 
    
* `Tpr`指标的介绍可以参考 [3.2 小节](#3.2)的备注部分，延时是基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz 测试得到，开启 MKLDNN 加速策略，线程数为10。
* 关于 PPLCNet 的介绍可以参考 [PPLCNet 介绍](../models/PP-LCNet.md)，相关论文可以查阅[PPLCNet paper](https://arxiv.org/abs/2109.15099)。


<a name="2"></a>

## 2. 模型快速体验
  
<a name="2.1"></a>   

### 2.1 安装 paddleclas

使用如下命令快速安装 paddlepaddle, paddleclas

```    
pip3 install paddlepaddle paddleclas
```
<a name="2.2"></a> 

### 2.2 预测

* 使用命令行快速预测

```bash
paddleclas --model_name=car_exists --infer_imgs=deploy/images/PULC/car_exists/objects365_00001507.jpeg
```

结果如下：
```
>>> result
class_ids: [1], scores: [0.9740616], label_names: ['contains_vehicle'], filename: deploy/images/PULC/car_exists/objects365_00001507.jpeg
Predict complete!
```

**备注**： 更换其他预测的数据时，只需要改变 `--infer_imgs=xx` 中的字段即可，支持传入整个文件夹。


* 在 Python 代码中预测
```python
import paddleclas
model = paddleclas.PaddleClas(model_name="car_exists")
result = model.predict(input_data="deploy/images/PULC/car_exists/objects365_00001507.jpeg")
print(next(result))
```

**备注**：`model.predict()` 为可迭代对象（`generator`），因此需要使用 `next()` 函数或 `for` 循环对其迭代调用。每次调用将以 `batch_size` 为单位进行一次预测，并返回预测结果, 默认 `batch_size` 为 1，如果需要更改 `batch_size`，实例化模型时，需要指定 `batch_size`，如 `model = paddleclas.PaddleClas(model_name="person_exists",  batch_size=2)`, 使用默认的代码返回结果示例如下：

```
>>> result
[{'class_ids': [1], 'scores': [0.9740616], 'label_names': ['contains_vehicle'], 'filename': 'deploy/images/PULC/car_exists/objects365_00001507.jpeg'}]
```

<a name="3"></a> 

## 3. 模型训练、评估和预测
    
<a name="3.1"></a>  

### 3.1 环境配置

* 安装：请先参考文档[环境准备](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。

<a name="3.2"></a> 

### 3.2 数据准备

<a name="3.2.1"></a> 

#### 3.2.1 数据集来源

本案例中所使用的所有数据集均为开源数据，`train`和`val` 集合均为[Objects365 数据](https://www.objects365.org/overview.html)的训练集的子集，`ImageNet_val` 为[ImageNet-1k 数据](https://www.image-net.org/)的验证集。

<a name="3.2.2"></a>     

#### 3.2.2 数据集获取

在公开数据集的基础上经过后处理即可得到本案例需要的数据，具体处理方法如下：

- 训练集合，本案例处理了 Objects365 数据训练集的标注文件，如果某张图含有“car”的标签，且这个框的面积在整张图中的比例大于 10%，即认为该张图中含有车，如果某张图中没有任何与交通工具，例如car、bus等相关的的标签，则认为该张图中不含有车。经过处理后，得到 108629 条可用数据，其中有车的数据有 27422 条，无车的数据 81207 条。

- 验证集合，处理方法与训练集相同，数据来源与 Objects365 数据集的验证集。为了测试结果准确，验证集经过人工校正，去除了一些可能存在标注错误的图像。

* 注：由于objects365的标签并不是完全互斥的，例如F1赛车可能是 "F1 Formula"，也可能被标称"car"。为了减轻干扰，我们仅保留"car"标签作为有车，而将不含任何交通工具的图作为无车。

处理后的数据集部分数据可视化如下：

![](../../images/PULC/docs/car_exists_data_demo.jpeg)

此处提供了经过上述方法处理好的数据，可以直接下载得到。


进入 PaddleClas 目录。

```
cd path_to_PaddleClas
```

进入 `dataset/` 目录，下载并解压有车/无车场景的数据。

```shell
cd dataset
wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/data/PULC/car_exists.tar
tar -xf car_exists.tar
cd ../
```

执行上述命令后，`dataset/` 下存在 `car_exists` 目录，该目录中具有以下数据：

```

├── objects365_car
│   ├── objects365_00000039.jpg
│   ├── objects365_00000099.jpg
├── ImageNet_val
│   ├── ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
│   ├── ILSVRC2012_val_00000002.JPEG
...
├── train_list.txt
├── train_list.txt.debug
├── train_list_for_distill.txt
├── val_list.txt
└── val_list.txt.debug
```

其中 `train/` 和 `val/` 分别为训练集和验证集。`train_list.txt` 和 `val_list.txt` 分别为训练集和验证集的标签文件，`train_list.txt.debug` 和 `val_list.txt.debug` 分别为训练集和验证集的 `debug` 标签文件，其分别是 `train_list.txt` 和 `val_list.txt` 的子集，用该文件可以快速体验本案例的流程。`ImageNet_val/` 是 ImageNet-1k 的验证集，该集合和 `train` 集合的混合数据用于本案例的 `SKL-UGI知识蒸馏策略`，对应的训练标签文件为 `train_list_for_distill.txt` 。
    
**备注：** 

* 关于 `train_list.txt`、`val_list.txt`的格式说明，可以参考 [PaddleClas 分类数据集格式说明](../data_preparation/classification_dataset.md#1-数据集格式说明) 。
    
* 关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考[知识蒸馏标签获得方法](@ruoyu)。


<a name="3.3"></a> 

### 3.3 模型训练 


在 `ppcls/configs/PULC/car_exists/PPLCNet_x1_0.yaml` 中提供了基于该场景的训练配置，可以通过如下脚本启动训练：

```shell
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/car_exists/PPLCNet_x1_0.yaml 
```

验证集的最佳指标在 `0.95-0.96` 之间（数据集较小，容易造成波动）。

**备注：** 

* 此时使用的指标为Tpr，该指标描述了在假正类率（Fpr）小于某一个指标时的真正类率（Tpr），是产业中二分类问题常用的指标之一。在本案例中，Fpr 为 1/100 。关于 Fpr 和 Tpr 的更多介绍，可以参考[这里](https://baike.baidu.com/item/AUC/19282953)。

* 在eval时，会打印出来当前最佳的 TprAtFpr 指标，具体地，其会打印当前的 `Fpr`、`Tpr` 值，以及当前的 `threshold`值，`Tpr` 值反映了在当前 `Fpr` 值下的召回率，该值越高，代表模型越好。`threshold` 表示当前最佳 `Fpr` 所对应的分类阈值，可用于后续模型部署落地等。

<a name="3.4"></a>

### 3.4 模型评估

训练好模型之后，可以通过以下命令实现对模型指标的评估。

```bash
python3 tools/eval.py \
    -c ./ppcls/configs/PULC/car_exists/PPLCNet_x1_0.yaml \
    -o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model"
```

其中 `-o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model"` 指定了当前最佳权重所在的路径，如果指定其他权重，只需替换对应的路径即可。

<a name="3.5"></a>

### 3.5 模型预测

模型训练完成之后，可以加载训练得到的预训练模型，进行模型预测。在模型库的 `tools/infer.py` 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成模型预测：

```python
python3 tools/infer.py \
    -c ./ppcls/configs/PULC/car_exists/PPLCNet_x1_0.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output/PPLCNet_x1_0/best_model \
```

输出结果如下：

```
[{'class_ids': [1], 'scores': [0.9740616], 'label_names': ['contains_vehicle'], 'filename': 'deploy/images/PULC/car_exists/objects365_00001507.jpeg'}]
```

**备注：** 

* 这里`-o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model"` 指定了当前最佳权重所在的路径，如果指定其他权重，只需替换对应的路径即可。
    
* 默认是对 `deploy/images/PULC/car_exists/objects365_00001507.jpeg` 进行预测，此处也可以通过增加字段 `-o Infer.infer_imgs=xxx` 对其他图片预测。
    
* 二分类默认的阈值为0.5， 如果需要指定阈值，可以重写 `Infer.PostProcess.threshold` ，如`-o Infer.PostProcess.threshold=0.9794`，该值需要根据实际场景来确定，此处的 `0.9794` 是在该场景中的 `val` 数据集在千分之一 Fpr 下得到的最佳 Tpr 所得到的。


<a name="4"></a>

## 4. 模型压缩

<a name="4.1"></a>

### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
    
SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](@ruoyu)。

<a name="4.1.1"></a> 

#### 4.1.1 教师模型训练

复用 `ppcls/configs/PULC/person_exists/PPLCNet/PPLCNet_x1_0.yaml` 中的超参数，训练教师模型，训练脚本如下：

```shell
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/car_exists/PPLCNet/PPLCNet_x1_0.yaml \
        -o Arch.name=ResNet101_vd
```

验证集的最佳指标为 `0.96-0.98` 之间，当前教师模型最好的权重保存在 `output/ResNet101_vd/best_model.pdparams`。

<a name="4.1.2"></a> 

####  4.1.2 蒸馏训练

配置文件`ppcls/configs/PULC/person_exists/PPLCNet_x1_0_distillation.yaml`提供了`SKL-UGI知识蒸馏策略`的配置。该配置将`ResNet101_vd`当作教师模型，`PPLCNet_x1_0`当作学生模型，使用ImageNet数据集的验证集作为新增的无标签数据。训练脚本如下：

```shell
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/car_exists/PPLCNet_x1_0_distillation.yaml \
        -o Arch.models.0.Teacher.pretrained=output/ResNet101_vd/best_model
```

验证集的最佳指标为 `0.95-0.97` 之间，当前模型最好的权重保存在 `output/DistillationModel/best_model_student.pdparams`。


<a name="5"></a> 

## 5. 超参搜索

在 [3.2 节](#3.2)和 [4.1 节](#4.1)所使用的超参数是根据 PaddleClas 提供的 `SHAS 超参数搜索策略` 搜索得到的，如果希望在自己的数据集上得到更好的结果，可以参考[SHAS 超参数搜索策略](#TODO)来获得更好的训练超参数。

**备注：** 此部分内容是可选内容，搜索过程需要较长的时间，您可以根据自己的硬件情况来选择执行。如果没有更换数据集，可以忽略此节内容。

<a name="6"></a>

## 6. 模型推理部署

<a name="6.1"></a> 

### 6.1 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)。
    
当使用 Paddle Inference 推理时，加载的模型类型为 inference 模型。本案例提供了两种获得 inference 模型的方法，如果希望得到和文档相同的结果，请选择[直接下载 inference 模型](#6.1.2)的方式。

<a name="6.1.1"></a> 

### 6.1.1 基于训练得到的权重导出 inference 模型

此处，我们提供了将权重和模型转换的脚本，执行该脚本可以得到对应的 inference 模型：

```bash
python3 tools/export_model.py \
    -c ./ppcls/configs/PULC/car_exists/PPLCNet_x1_0.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output/DistillationModel/best_model_student \
    -o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_car_exists_infer
```
执行完该脚本后会在 `deploy/models/` 下生成 `PPLCNet_x1_0_car_exists_infer` 文件夹，`models` 文件夹下应有如下文件结构：

```
├── PPLCNet_x1_0_car_exists_infer
│   ├── inference.pdiparams
│   ├── inference.pdiparams.info
│   └── inference.pdmodel
```

**备注：** 此处的最佳权重是经过知识蒸馏后的权重路径，如果没有执行知识蒸馏的步骤，最佳模型保存在`output/PPLCNet_x1_0/best_model.pdparams`中。

<a name="6.1.2"></a> 

### 6.1.2 直接下载 inference 模型

[6.1.1 小节](#6.1.1)提供了导出 inference 模型的方法，此处也提供了该场景可以下载的 inference 模型，可以直接下载体验。

```
cd deploy/models
# 下载 inference 模型并解压
wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/car_exists_infer.tar && tar -xf car_exists_infer.tar
```

解压完毕后，`models` 文件夹下应有如下文件结构：

```
├── car_exists_infer
│   ├── inference.pdiparams
│   ├── inference.pdiparams.info
│   └── inference.pdmodel
```

<a name="6.2"></a> 

### 6.2 基于 Python 预测引擎推理


<a name="6.2.1"></a>  

#### 6.2.1 预测单张图像

返回 `deploy` 目录：

```
cd ../
```

运行下面的命令，对图像 `./images/PULC/car_exists/objects365_00001507.jpeg` 进行有人/无人分类。

```shell
# 使用下面的命令使用 GPU 进行预测
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/car_exists/inference_car_exists.yaml
# 使用下面的命令使用 CPU 进行预测
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/car_exists/inference_car_exists.yaml -o Global.use_gpu=False
```

输出结果如下。

```
objects365_02035329.jpg:	class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['someone']
```


**备注：** 二分类默认的阈值为0.5， 如果需要指定阈值，可以重写 `Infer.PostProcess.threshold` ，如`-o Infer.PostProcess.threshold=0.9794`，该值需要根据实际场景来确定，此处的 `0.9794` 是在该场景中的 `val` 数据集在千分之一 Fpr 下得到的最佳 Tpr 所得到的。该阈值的确定方法可以参考[3.3节](#3.3)备注部分。

<a name="6.2.2"></a>  

#### 6.2.2 基于文件夹的批量预测

如果希望预测文件夹内的图像，可以直接修改配置文件中的 `Global.infer_imgs` 字段，也可以通过下面的 `-o` 参数修改对应的配置。

```shell
# 使用下面的命令使用 GPU 进行预测，如果希望使用 CPU 预测，可以在命令后面添加 -o Global.use_gpu=False
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/car_exists/inference_car_exists.yaml -o Global.infer_imgs="./images/PULC/car_exists/"
```

终端中会输出该文件夹内所有图像的分类结果，如下所示。

```
objects365_01780782.jpg:	class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['nobody']
objects365_02035329.jpg:	class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['someone']
```

其中，`contains_car` 表示该图里存在车，`nocar` 表示该图里不存在车。

<a name="6.3"></a> 

### 6.3 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](../inference_deployment/cpp_deploy.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](../inference_deployment/cpp_deploy_on_windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。

<a name="6.4"></a> 

### 6.4 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](../inference_deployment/paddle_serving_deploy.md)来完成相应的部署工作。

<a name="6.5"></a> 

### 6.5 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](../inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)来完成相应的部署工作。

<a name="6.6"></a> 

### 6.6 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](@shuilong)来完成相应的部署工作。