# EfficientNet 与 ResNeXt101_wsl 系列 ----- ## 目录 * [1. 概述](#1) * [2. 精度、FLOPS 和参数量](#2) * [3. 基于 V100 GPU 的预测速度](#3) * [4. 基于 T4 GPU 的预测速度](#4) ## 1. 概述 EfficientNet 是 Google 于 2019 年发布的一个基于 NAS 的轻量级网络，其中 EfficientNetB7 刷新了当时 ImageNet-1k 的分类准确率。在该文章中，作者指出，传统的提升神经网络性能的方法主要是从网络的宽度、网络的深度、以及输入图片的分辨率入手，但是作者通过实验发现，平衡这三个维度对精度和效率的提升至关重要，于是，作者通过一系列的实验中总结出了如何同时平衡这三个维度的放缩，与此同时，基于这种放缩方法，作者在 EfficientNet_B0 的基础上，构建了 EfficientNet 系列中 B1-B7 共 7 个网络，并在同样 FLOPS 与参数量的情况下，精度达到了 state-of-the-art 的效果。 ResNeXt 是 facebook 于 2016 年提出的一种对 ResNet 的改进版网络。在 2019 年，facebook 通过弱监督学习研究了该系列网络在 ImageNet 上的精度上限，为了区别之前的 ResNeXt 网络，该系列网络的后缀为 wsl，其中 wsl 是弱监督学习（weakly-supervised-learning）的简称。为了能有更强的特征提取能力，研究者将其网络宽度进一步放大，其中最大的 ResNeXt101_32x48d_wsl 拥有 8 亿个参数，将其在 9.4 亿的弱标签图片下训练并在 ImageNet-1k 上做 finetune，最终在 ImageNet-1k 的 top-1 达到了 85.4%，这也是迄今为止在 ImageNet-1k 的数据集上以 224x224 的分辨率下精度最高的网络。Fix-ResNeXt 中，作者使用了更大的图像分辨率，针对训练图片和验证图片数据预处理不一致的情况下做了专门的 Fix 策略，并使得 ResNeXt101_32x48d_wsl 拥有了更高的精度，由于其用到了 Fix 策略，故命名为 Fix-ResNeXt101_32x48d_wsl。 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。 ![](../../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.EfficientNet.flops.png) ![](../../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.EfficientNet.params.png) ![](../../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs1.EfficientNet.png) ![](../../../images/models/T4_benchmark/t4.fp16.bs1.EfficientNet.png) 目前 PaddleClas 开源的这两类模型的预训练模型一共有 14 个。从上图中可以看出 EfficientNet 系列网络优势非常明显，ResNeXt101_wsl 系列模型由于用到了更多的数据，最终的精度也更高。EfficientNet_B0_Small 是去掉了 SE_block 的 EfficientNet_B0，其具有更快的推理速度。 ## 2. 精度、FLOPS 和参数量 | Models | Top1 | Top5 | Reference
top1 | Reference
top5 | FLOPS
(G) | Parameters
(M) | |:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:| | ResNeXt101_
32x8d_wsl | 0.826 | 0.967 | 0.822 | 0.964 | 29.140 | 78.440 | | ResNeXt101_
32x16d_wsl | 0.842 | 0.973 | 0.842 | 0.972 | 57.550 | 152.660 | | ResNeXt101_
32x32d_wsl | 0.850 | 0.976 | 0.851 | 0.975 | 115.170 | 303.110 | | ResNeXt101_
32x48d_wsl | 0.854 | 0.977 | 0.854 | 0.976 | 173.580 | 456.200 | | Fix_ResNeXt101_
32x48d_wsl | 0.863 | 0.980 | 0.864 | 0.980 | 354.230 | 456.200 | | EfficientNetB0 | 0.774 | 0.933 | 0.773 | 0.935 | 0.720 | 5.100 | | EfficientNetB1 | 0.792 | 0.944 | 0.792 | 0.945 | 1.270 | 7.520 | | EfficientNetB2 | 0.799 | 0.947 | 0.803 | 0.950 | 1.850 | 8.810 | | EfficientNetB3 | 0.812 | 0.954 | 0.817 | 0.956 | 3.430 | 11.840 | | EfficientNetB4 | 0.829 | 0.962 | 0.830 | 0.963 | 8.290 | 18.760 | | EfficientNetB5 | 0.836 | 0.967 | 0.837 | 0.967 | 19.510 | 29.610 | | EfficientNetB6 | 0.840 | 0.969 | 0.842 | 0.968 | 36.270 | 42.000 | | EfficientNetB7 | 0.843 | 0.969 | 0.844 | 0.971 | 72.350 | 64.920 | | EfficientNetB0_
small | 0.758 | 0.926 | | | 0.720 | 4.650 | ## 3. 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) | |-------------------------------|-----------|-------------------|-------------------------------|-------------------------------|-------------------------------| | ResNeXt101_
32x8d_wsl | 224 | 256 | 13.55 | 23.39 | 36.18 | | ResNeXt101_
32x16d_wsl | 224 | 256 | 21.96 | 38.35 | 63.29 | | ResNeXt101_
32x32d_wsl | 224 | 256 | 37.28 | 76.50 | 121.56 | | ResNeXt101_
32x48d_wsl | 224 | 256 | 55.07 | 124.39 | 205.01 | | Fix_ResNeXt101_
32x48d_wsl | 320 | 320 | 55.01 | 122.63 | 204.66 | | EfficientNetB0 | 224 | 256 | 1.96 | 3.71 | 5.56 | | EfficientNetB1 | 240 | 272 | 2.88 | 5.40 | 7.63 | | EfficientNetB2 | 260 | 292 | 3.26 | 6.20 | 9.17 | | EfficientNetB3 | 300 | 332 | 4.52 | 8.85 | 13.54 | | EfficientNetB4 | 380 | 412 | 6.78 | 15.47 | 24.95 | | EfficientNetB5 | 456 | 488 | 10.97 | 27.24 | 45.93 | | EfficientNetB6 | 528 | 560 | 17.09 | 43.32 | 76.90 | | EfficientNetB7 | 600 | 632 | 25.91 | 71.23 | 128.20 | | EfficientNetB0_
small | 224 | 256 | 1.24 | 2.59 | 3.92 | ## 4. 基于 T4 GPU 的预测速度 | Models | Crop Size | Resize Short Size | FP16
Batch Size=1
(ms) | FP16
Batch Size=4
(ms) | FP16
Batch Size=8
(ms) | FP32
Batch Size=1
(ms) | FP32
Batch Size=4
(ms) | FP32
Batch Size=8
(ms) | |---------------------------|-----------|-------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------|------------------------------| | ResNeXt101_
32x8d_wsl | 224 | 256 | 18.19374 | 21.93529 | 34.67802 | 18.52528 | 34.25319 | 67.2283 | | ResNeXt101_
32x16d_wsl | 224 | 256 | 18.52609 | 36.8288 | 62.79947 | 25.60395 | 71.88384 | 137.62327 | | ResNeXt101_
32x32d_wsl | 224 | 256 | 33.51391 | 70.09682 | 125.81884 | 54.87396 | 160.04337 | 316.17718 | | ResNeXt101_
32x48d_wsl | 224 | 256 | 50.97681 | 137.60926 | 190.82628 | 99.01698256 | 315.91261 | 551.83695 | | Fix_ResNeXt101_
32x48d_wsl | 320 | 320 | 78.62869 | 191.76039 | 317.15436 | 160.0838242 | 595.99296 | 1151.47384 | | EfficientNetB0 | 224 | 256 | 3.40122 | 5.95851 | 9.10801 | 3.442 | 6.11476 | 9.3304 | | EfficientNetB1 | 240 | 272 | 5.25172 | 9.10233 | 14.11319 | 5.3322 | 9.41795 | 14.60388 | | EfficientNetB2 | 260 | 292 | 5.91052 | 10.5898 | 17.38106 | 6.29351 | 10.95702 | 17.75308 | | EfficientNetB3 | 300 | 332 | 7.69582 | 16.02548 | 27.4447 | 7.67749 | 16.53288 | 28.5939 | | EfficientNetB4 | 380 | 412 | 11.55585 | 29.44261 | 53.97363 | 12.15894 | 30.94567 | 57.38511 | | EfficientNetB5 | 456 | 488 | 19.63083 | 56.52299 | - | 20.48571 | 61.60252 | - | | EfficientNetB6 | 528 | 560 | 30.05911 | - | - | 32.62402 | - | - | | EfficientNetB7 | 600 | 632 | 47.86087 | - | - | 53.93823 | - | - | | EfficientNetB0_small | 224 | 256 | 2.39166 | 4.36748 | 6.96002 | 2.3076 | 4.71886 | 7.21888 |