# HRNet 系列
-----
## 目录
- [1. 模型介绍](#1)
- [1.1 模型简介](#1.1)
- [1.2 模型指标](#1.2)
- [1.3 Benchmark](#1.3)
- [1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度](#1.3.1)
- [1.3.2 基于 T4 GPU 的预测速度](#1.3.2)
- [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)
## 1. 模型介绍
### 1.1 模型简介
HRNet 是 2019 年由微软亚洲研究院提出的一种全新的神经网络，不同于以往的卷积神经网络，该网络在网络深层仍然可以保持高分辨率，因此预测的关键点热图更准确，在空间上也更精确。此外，该网络在对分辨率敏感的其他视觉任务中，如检测、分割等，表现尤为优异。
该系列模型的 FLOPs、参数量以及 T4 GPU 上的预测耗时如下图所示。
目前 PaddleClas 开源的这类模型的预训练模型一共有 7 个，其指标如图所示，其中 HRNet_W48_C 指标精度异常的原因可能是因为网络训练的正常波动。
### 1.2 模型指标
| Models | Top1 | Top5 | Reference
top1 | Reference
top5 | FLOPs
(G) | Params
(M) |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| HRNet_W18_C | 0.769 | 0.934 | 0.768 | 0.934 | 4.140 | 21.290 |
| HRNet_W18_C_ssld | 0.816 | 0.958 | 0.768 | 0.934 | 4.140 | 21.290 |
| HRNet_W30_C | 0.780 | 0.940 | 0.782 | 0.942 | 16.230 | 37.710 |
| HRNet_W32_C | 0.783 | 0.942 | 0.785 | 0.942 | 17.860 | 41.230 |
| HRNet_W40_C | 0.788 | 0.945 | 0.789 | 0.945 | 25.410 | 57.550 |
| HRNet_W44_C | 0.790 | 0.945 | 0.789 | 0.944 | 29.790 | 67.060 |
| HRNet_W48_C | 0.790 | 0.944 | 0.793 | 0.945 | 34.580 | 77.470 |
| HRNet_W48_C_ssld | 0.836 | 0.968 | 0.793 | 0.945 | 34.580 | 77.470 |
| HRNet_W64_C | 0.793 | 0.946 | 0.795 | 0.946 | 57.830 | 128.060 |
| SE_HRNet_W64_C_ssld | 0.847 | 0.973 | | | 57.830 | 128.970 |
### 1.3 Benchmark
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Size | Latency(ms)
bs=1 | Latency(ms)
bs=4 | Latency(ms)
bs=8 |
|-------------|-----------|-------------------|-------------------|-------------------|-------------------|
| HRNet_W18_C | 224 | 6.33 | 8.12 | 10.91 |
| HRNet_W18_C_ssld | 224 | 6.33 | 8.12 | 10.91 |
| HRNet_W30_C | 224 | 8.34 | 10.65 | 13.95 |
| HRNet_W32_C | 224 | 8.03 | 10.46 | 14.11 |
| HRNet_W40_C | 224 | 9.64 | 14.27 | 19.54 |
| HRNet_W44_C | 224 | 10.54 | 15.41 | 24.50 |
| HRNet_W48_C | 224 | 10.81 | 15.67 | 15.53 |
| HRNet_W48_C_ssld | 224 | 10.81 | 15.67 | 15.53 |
| HRNet_W64_C | 224 | 13.12 | 19.49 | 33.80 |
**备注：** 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT-8.0.3.4。
#### 1.3.2 基于 T4 GPU 的预测速度
| Models | Size | Latency(ms)
FP16
bs=1 | Latency(ms)
FP16
bs=4 | Latency(ms)
FP16
bs=8 | Latency(ms)
FP32
bs=1 | Latency(ms)
FP32
bs=4 | Latency(ms)
FP32
bs=8 |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| HRNet_W18_C | 224 | 6.79093 | 11.50986 | 17.67244 | 7.40636 | 13.29752 | 23.33445 |
| HRNet_W18_C_ssld | 224 | 6.79093 | 11.50986 | 17.67244 | 7.40636 | 13.29752 | 23.33445 |
| HRNet_W30_C | 224 | 8.98077 | 14.08082 | 21.23527 | 9.57594 | 17.35485 | 32.6933 |
| HRNet_W32_C | 224 | 8.82415 | 14.21462 | 21.19804 | 9.49807 | 17.72921 | 32.96305 |
| HRNet_W40_C | 224 | 11.4229 | 19.1595 | 30.47984 | 12.12202 | 25.68184 | 48.90623 |
| HRNet_W44_C | 224 | 12.25778 | 22.75456 | 32.61275 | 13.19858 | 32.25202 | 59.09871 |
| HRNet_W48_C | 224 | 12.65015 | 23.12886 | 33.37859 | 13.70761 | 34.43572 | 63.01219 |
| HRNet_W48_C_ssld | 224 | 12.65015 | 23.12886 | 33.37859 | 13.70761 | 34.43572 | 63.01219 |
| HRNet_W64_C | 224 | 15.10428 | 27.68901 | 40.4198 | 17.57527 | 47.9533 | 97.11228 |
| SE_HRNet_W64_C_ssld | 224 | 32.33651 | 69.31189 | 116.07245 | 31.69770 | 94.99546 | 174.45766 |
**备注：** 推理过程使用 TensorRT。
## 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)。
## 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/HRNet/` 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)。
## 4. 模型推理部署
### 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) 。
### 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) 。
### 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。
### 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。
### 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。
### 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。