# PULC 文本行方向分类模型
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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)
- [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)
## 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、可落地的文本行方向分类模型。该模型可以广泛应用于如文字矫正、文字识别等场景。
下表列出了文本行方向分类模型的相关指标，前两行展现了使用 Res2Net200_vd 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。
| 模型 | Top-1 Acc（%） | 延时（ms） | 存储（M） | 策略 |
|-------|-----------|----------|---------------|---------------|
| SwinTranformer_tiny | 93.61 | 89.64 | 107 | 使用 ImageNet 预训练模型 |
| MobileNetV3_small_x0_35 | 81.40 | 2.96 | 17 | 使用 ImageNet 预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 89.99 | 2.11 | 6.5 | 使用 ImageNet 预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0* | 94.06 | 2.68 | 6.5 | 使用 ImageNet 预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0* | 94.11 | 2.68 | 6.5 | 使用 SSLD 预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0** | 96.01 | 2.72 | 6.5 | 使用 SSLD 预训练模型+EDA 策略|
| PPLCNet_x1_0** | 95.86 | 2.72 | 6.5 | 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，精度下降也比较明显。将 backbone 替换为 PPLCNet_x1_0 时，精度较 MobileNetV3_small_x0_35 高 8.6 个百分点，速度快10%左右。在此基础上，更改分辨率和stride， 速度变慢 27%，但是精度可以提升 4.5%（采用[PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)的方案），使用 SSLD 预训练模型后，精度可以继续提升约 0.05% ，进一步地，当融合EDA策略后，精度可以再提升 1.9 个百分点。最后，融合SKL-UGI 知识蒸馏策略后，在该场景无效。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：**
* 其中不带\*的模型表示分辨率为224x224，带\*的模型表示分辨率为48x192（h*w）,数据增强从网络中的 stride 改为 `[2, [2, 1], [2, 1], [2, 1], [2, 1]]`，其中，外层列表中的每一个元素代表网络结构下采样层的stride，该策略为 [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 提供的文本行方向分类器方案。带\*\*的模型表示分辨率为80x160（h*w）, 网络中的 stride 改为 `[2, [2, 1], [2, 1], [2, 1], [2, 1]]`，其中，外层列表中的每一个元素代表网络结构下采样层的stride，此分辨率是经过[SHAS 超参数搜索策略](#TODO)搜索得到的。
* 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PP-LCNet的介绍可以参考[PP-LCNet介绍](../models/PP-LCNet.md)，相关论文可以查阅[PP-LCNet paper](https://arxiv.org/abs/2109.15099)。
## 2. 模型快速体验
### 2.1 安装 paddleclas
使用如下命令快速安装 paddlepaddle, paddleclas
```
pip3 install paddlepaddle paddleclas
```
### 2.2 预测
* 使用命令行快速预测
```bash
paddleclas --model_name=textline_orientation --infer_imgs=deploy/images/PULC/textline_orientation/textline_orientation_test_0_0.png
```
结果如下：
```
>>> result
class_ids: [0], scores: [1.00], label_names: ['0_degree'], filename: deploy/images/PULC/textline_orientation/textline_orientation_test_0_0.png
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="textline_orientation")
result = model.predict(input_data="deploy/images/PULC/textline_orientation/textline_orientation_test_0_0.png")
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': [0], 'scores': [1.00], 'label_names': ['0_degree'], 'filename': 'deploy/images/PULC/textline_orientation/textline_orientation_test_0_0.png'}]
```
## 3. 模型训练、评估和预测
### 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。
### 3.2 数据准备
#### 3.2.1 数据集来源
本案例中所使用的所有数据集来源于内部数据，如果您希望体验训练过程，可以使用开源数据如[ICDAR2019-LSVT 文本行识别数据](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8429)。
#### 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：
本案例处理了 ICDAR2019-LSVT 文本行识别数据，将其中的 id 号为 0-1999 作为本案例的数据集合，经过旋转处理成 0 类 和 1 类，其中 0 类代表文本行为正，即 0 度，1 类代表文本行为反，即 180 度。
- 训练集合，id号为 0-1799 作为训练集合，0 类和 1 类共 3600 张。
- 验证集合，id号为 1800-1999 作为验证集合，0 类和 1 类共 400 张。
处理后的数据集部分数据可视化如下：
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，下载并解压有人/无人场景的数据。
```shell
cd dataset
wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/data/PULC/textline_orientation.tar
tar -xf textline_orientation.tar
cd ../
```
执行上述命令后，`dataset/` 下存在 `textline_orientation` 目录，该目录中具有以下数据：
```
├── 0
│ ├── img_0.jpg
│ ├── img_1.jpg
...
├── 1
│ ├── img_0.jpg
│ ├── img_1.jpg
...
├── train_list.txt
└── val_list.txt
```
其中 `0/` 和 `1/` 分别存放 0 类和 1 类的数据。`train_list.txt` 和 `val_list.txt` 分别为训练集和验证集的标签文件。
**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) 。
### 3.3 模型训练
在 `ppcls/configs/PULC/textline_orientation/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/textline_orientation/PPLCNet_x1_0.yaml
```
**备注：**
* 由于此时使用的数据集并非内部非开源数据集，此处不能直接复现提供的模型的指标，如果希望得到更高的精度，可以根据需要处理[ICDAR2019-LSVT 文本行识别数据](https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/8429)。
### 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/textline_orientation/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。
### 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/textline_orientation/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Global.pretrained_model=output/PPLCNet_x1_0/best_model \
```
输出结果如下：
```
[{'class_ids': [0], 'scores': [1.0], 'file_name': 'deploy/images/PULC/textline_orientation/textline_orientation_test_0_0.png', 'label_names': ['0_degree']}]
```
**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/textline_orientation/textline_orientation_test_0_0.png` 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。
## 4. 模型压缩
### 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](../advanced_tutorials/ssld.md)。
#### 4.1.1 教师模型训练
复用 `./ppcls/configs/PULC/textline_orientation/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/textline_orientation/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Arch.name=ResNet101_vd
```
当前教师模型最好的权重保存在 `output/ResNet101_vd/best_model.pdparams`。
#### 4.1.2 蒸馏训练
配置文件`ppcls/configs/PULC/textline_orientation/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。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/textline_orientation/PPLCNet_x1_0_distillation.yaml \
-o Arch.models.0.Teacher.pretrained=output/ResNet101_vd/best_model
```
当前模型最好的权重保存在 `output/DistillationModel/best_model_student.pdparams`。
## 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](PULC_train.md#4-超参搜索)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。
## 6. 模型推理部署
### 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。
### 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/textline_orientation/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Global.pretrained_model=output/PPLCNet_x1_0/best_model \
-o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_textline_orientation_infer
```
执行完该脚本后会在 `deploy/models/` 下生成 `PPLCNet_x1_0_textline_orientation_infer` 文件夹，`models` 文件夹下应有如下文件结构：
```
├── PPLCNet_x1_0_textline_orientation_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
```
**备注：** 此处的最佳权重可以根据实际情况来选择，如果希望导出知识蒸馏后的权重，则最佳权重保存在`output/DistillationModel/best_model_student.pdparams`，在导出命令中更改`-o Global.pretrained_model=xx`中的字段为`output/DistillationModel/best_model_student`即可。
### 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/textline_orientation_infer.tar && tar -xf textline_orientation_infer.tar
```
解压完毕后，`models` 文件夹下应有如下文件结构：
```
├── textline_orientation_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
```
### 6.2 基于 Python 预测引擎推理
#### 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/textline_orientation/textline_orientation_test_0_0.png` 进行文字方向cd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/textline_orientation/inference_textline_orientation.yaml
# 使用下面的命令使用 CPU 进行预测
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/textline_orientation/inference_textline_orientation.yaml -o Global.use_gpu=False
```
输出结果如下。
```
textline_orientation_test_0_0.png: class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['0_degree']
```
#### 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/textline_orientation/inference_textline_orientation.yaml -o Global.infer_imgs="./images/PULC/textline_orientation/"
```
终端中会输出该文件夹内所有图像的分类结果，如下所示。
```
textline_orientation_test_0_0.png: class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['0_degree']
textline_orientation_test_0_1.png: class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['0_degree']
textline_orientation_test_1_0.png: class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['180_degree']
textline_orientation_test_1_1.png: class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['180_degree']
```
其中，`0_degree` 表示该文本行为 0 度，`180_degree` 表示该文本行为 180 度。
### 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。
### 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。
### 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。
### 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](../../../deploy/paddle2onnx/readme.md)来完成相应的部署工作。