# HarDNet 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)
- [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
HarDNet（Harmonic DenseNet）是 2019 年由国立清华大学提出的一种全新的神经网络，在低 MAC 和内存流量的条件下实现了高效率。与 FC-DenseNet-103，DenseNet-264，ResNet-50，ResNet-152 和 SSD-VGG 相比，新网络的推理时间减少了 35%，36%，30%，32% 和 45%。我们使用了包括 Nvidia Profiler 和 ARM Scale-Sim 在内的工具来测量内存流量，并验证推理延迟确实与内存流量消耗成正比，并且所提议的网络消耗的内存流量很低。[论文地址](https://arxiv.org/abs/1909.00948)。
### 1.2 模型指标
| HarDNet68 | 75.46 | 92.65 | - | - | 4.3 | 17.6 |
| HarDNet85 | 77.44 | 93.55 | - | - | 9.1 | 36.7 |
| HarDNet39_ds | 71.33 | 89.98 | - | - | 0.4 | 3.5 |
| HarDNet68_ds | 73.62 | 91.52 | - | - | 0.8 | 4.2 |
### 1.3 Benchmark
#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32
Batch Size=1
(ms) | FP32
Batch Size=4
(ms) | FP32
Batch Size=8
(ms) |
| ------------ | --------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------ |
| HarDNet68 | 224 | 256 | 3.58 | 8.53 | 11.58 |
| HarDNet85 | 224 | 256 | 6.24 | 14.85 | 20.57 |
| HarDNet39_ds | 224 | 256 | 1.40 | 2.30 | 3.33 |
| HarDNet68_ds | 224 | 256 | 2.26 | 3.34 | 5.06 |
## 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)。
## 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、模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/HardDNet/` 中提供了模型的训练配置，可以通过如下脚本启动训练：此部分内容可以参考[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3)。
## 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#4.1) 。
### 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#4.2) 完成模型的推理预测。
### 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。