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PaddleClas

PaddlePaddle / PaddleClas
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......@@ -17,14 +17,13 @@
- [3.3 模型评估](#3.3)
- [3.4 模型预测](#3.4)
- [4. 模型压缩](#4)
- [4.1 知识蒸馏](#4.1)
- [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 SKL-UGI知识蒸馏](#4.1.2)
- [4.2 模型量化](#4.2)
- [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 导出 inference 模型](#6.1.1)
- [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)
......@@ -39,59 +38,58 @@
## 1. 模型和应用场景介绍
该案例提供了可以产出超轻量级二分类模型的方法。使用该方法训练得到的模型可以快速判断图片中是否有人，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。
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人的二分类模型的相关指标，前两行展现了使用 SwinTranformer_tiny 和 MobileNetV3_large_x1_0 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。
下表列出了判断图片中是否有人的二分类模型的相关指标，前两行展现了使用 SwinTranformer_tiny 和 MobileNetV3_large_x1_0 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。其中，最后一行的模型融合了前边的所有的训练策略, 即为通过 PULC 策略训练得到的模型，该模型与其他较大的模型相比，相同推理速度下拥有更高的精度，相同推理速度下拥有更高的精度。比如，与 SwinTransformer-tiny 相比，PULC 得到的模型在相同精度下，速度快 70+ 倍。训练方法和推理部署方法将在下面详细介绍。
| 模型 | Tpr（%） | 延时（ms） | 存储（M） | 策略 |
|-------|-----------|----------|---------------|---------------|
| SwinTranformer_tiny | <b>95.69<b> | 175.52 | 107 | 使用ImageNet预训练模型 |
| MobileNetV3_large_x1_0 | <b>91.97<b> | 4.70 | 17 | 使用ImageNet预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | <b>89.57<b> | 2.36 | 6.5 | 使用ImageNet预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | <b>92.10<b> | 2.36 | 6.5 | 使用SSLD预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | <b>93.43<b> | 2.36 | 6.5 | 使用SSLD预训练模型+EDA策略|
| <b>PPLCNet_x1_0<b> | <b>95.60<b> | 2.36 | 6.5 | 使用SSLD预训练模型+EDA策略+SKL-UGI知识蒸馏策略|
| SwinTranformer_tiny | 95.69 | 175.52 | 107 | 使用ImageNet预训练模型 |
| MobileNetV3_large_x1_0 | 91.97 | 4.70 | 17 | 使用ImageNet预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 89.57 | 2.36 | 6.5 | 使用ImageNet预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 92.10 | 2.36 | 6.5 | 使用SSLD预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 93.43 | 2.36 | 6.5 | 使用SSLD预训练模型+EDA策略|
| <b>PPLCNet_x1_0<b> | <b>95.60<b> | <b>2.36<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_large_x1_0 后，速度可以大幅提升，但是精度下降明显。将 backbone 替换为 PPLCNet_x1_0 时，精度较 MobileNetV3_large_x1_0 低两个多百分点，但是速度提升 2 倍左右。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，当融合EDA策略后，精度可以再提升 1.3 个百分点，最后，在使用 SKL-UGI 知识蒸馏后，精度可以继续提升 2.2 个百分点。此时，PPLCNet_x1_0 达到了 SwinTranformer_tiny 模型的精度，但是速度快 70+ 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，测试过程开启了 MKLDNN 加速策略，线程数为 10。
* `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
（pip方式，待补充）
<a name="3"></a>
<a name="2.1"></a>
## 3. 模型训练、评估和预测
<a name="3.1"></a>
### 2.1 环境配置
### 3.1 环境配置
* 安装：请先参考 [Paddle 安装教程](../installation/install_paddle.md) 以及 [PaddleClas 安装教程](../installation/install_paddleclas.md) 配置 PaddleClas 运行环境。
<a name="2.2"></a>
### 2.2 三行命令快速体验
（pip方式，待补充）
<a name="3"></a>
## 3. 模型训练、评估和预测
<a name="3.1"></a>
<a name="3.2"></a>
### 3.1 数据准备
<a name="3.1.1"></a>
<a name="3.2.1"></a>
#### 3.1.1 数据集来源
#### 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` 集合为[MS-COCO 数据](https://cocodataset.org/#overview)的训练集的子集，`val` 集合为[Object365 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="3.1.2"></a>
<a name="3.2.2"></a>
#### 3.1.2 数据集获取
#### 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：
......@@ -144,12 +142,18 @@ cd ../
└── 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` 。关于如何得到蒸馏的标签可以参考[知识蒸馏标签获得](@ruoyu)。
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](@ruoyu)。
<a name="3.2"></a>
<a name="3.3"></a>
### 3.2 模型训练
### 3.3 模型训练
在 `ppcls/configs/PULC/person_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：
......@@ -170,9 +174,9 @@ python3 -m paddle.distributed.launch \
* 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="3.3"></a>
<a name="3.4"></a>
### 3.3 模型评估
### 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。
......@@ -184,9 +188,9 @@ python3 tools/eval.py \
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="3.4"></a>
<a name="3.5"></a>
### 3.4 模型预测
### 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：
......@@ -211,13 +215,16 @@ python3 tools/infer.py \
* 这里的 `Infer.PostProcess.threshold` 的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 知识蒸馏
### 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>
......@@ -238,7 +245,7 @@ python3 -m paddle.distributed.launch \
<a name="4.1.2"></a>
#### 4.1.2 SKL-UGI知识蒸馏
#### 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：
......@@ -253,17 +260,12 @@ python3 -m paddle.distributed.launch \
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="4.2"></a>
### 4.2 模型量化
PaddleClas 提供了基于 [PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim) 的模型量化示例，量化后的模型体积更小、推理速度更快。您可以参考[模型量化教程](#TODO)来完成该模型的量化。
<a name="5"></a>
## 5. 超参搜索
在 [3.2 节](#3.1)和 [4.1](#4.1) 节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。
在3.2节和4.1节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。
......@@ -275,11 +277,13 @@ PaddleClas 提供了基于 [PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSl
### 6.1 推理模型准备
PaddlePaddle 支持使用预测引擎对 inference 模型进行预测推理。本节提供了两种得到 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 模型的方式。
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 导出 inference 模型
### 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：
......@@ -378,24 +382,30 @@ objects365_02035329.jpg: class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['so
### 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。
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 模型并做推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX模型转换与预测](@shuilong)来
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。
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