# ResNeSt 系列
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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)
- [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
ResNeSt 系列模型是在 2020 年提出的，在原有的 resnet 网络结构上做了改进，通过引入 K 个 Group 和在不同 Group 中加入类似于 SEBlock 的 attention 模块，使得精度相比于基础模型 ResNet 有了大幅度的提高，且参数量和 flops 与基础的 ResNet 基本保持一致。
### 1.2 模型指标
| Models | Top1 | Top5 | Reference
top1 | Reference
top5 | FLOPs
(G) | Params
(M) |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| ResNeSt50_fast_1s1x64d | 0.8061 | 0.9527| 0.8035 | -| 5.40 | 26.3 |
| ResNeSt50 | 0.8102 | 0.9546| 0.8103 | -| 5.40 | 27.5 |
| ResNeSt101 | 0.8279 | 0.9642| 0.8283 | -| 10.25 | 48.4 |
| ResNeSt200 | 0.8418 | 0.9698| 0.8384 | -| 17.50 | 70.4 |
| ResNeSt269 | 0.8444 | 0.9698| 0.8454 | -| 22.54 | 111.2 |
### 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 |
| ---------------------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------ |
| ResNeSt50_fast_1s1x64d | 224 | 2.43 | 4.34 | 6.96 |
| ResNeSt50 | 224 | 13.08 | 16.38 | 23.18 |
| ResNeSt101 | 256 | 19.16 | 22.62 | 32.59 |
| ResNeSt200 | 224 | - | - | - |
| ResNeSt269 | 224 | - | - | - |
**备注：** 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT。
#### 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 |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| ResNeSt50_fast_1s1x64d | 224 | 3.46466 | 5.56647 | 9.11848 | 3.45405 | 8.72680 | 15.48710 |
| ResNeSt50 | 224 | 7.05851 | 8.97676 | 13.34704 | 6.16248 | 12.0633 | 21.49936 |
**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/ResNeSt/` 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。