# MobileViTV2
-----
## 目录
- [1. 模型介绍](#1)
- [1.1 模型简介](#1.1)
- [1.2 模型指标](#1.2)
- [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
MobileViT 中的主要效率瓶颈是Transformer中的多头自注意力，影响资源受限设备上的延迟。MobileViTV2 提出了一种具有线性复杂度的可分离自我注意力方法，它使用一个简单而有效的逐元素操作来计算自我注意力，使其成为资源受限设备的良好选择，在移动设备上运行时比MobileViT快3.2倍。[论文地址](https://arxiv.org/abs/2206.02680)。
### 1.2 模型指标
| Models | Top1 | Top5 | Reference
top1 | Reference
top5 | FLOPs
(G) | Params
(M) |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| MobileViTV2_x0_5 | 0.7017 | 0.89884 | 0.7018 | - | 480.46 | 1.37 |
| MobileViTV2_x1_0 | 0.7813 | 0.94172 | 0.7809 | - | 1843.81 | 4.90 |
| MobileViTV2_x1_5 | 0.8034 | 0.95094 | 0.8038 | - | 4090.07 | 10.60 |
| MobileViTV2_x2_0 | 0.8116 | 0.95370 | 0.8117 | - | 7219.23 | 18.45 |
**备注：** PaddleClas 所提供的该系列模型的预训练模型权重，均是基于其官方提供的权重转得。
## 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、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/MobileViTV2/` 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)。
**备注：** 由于 MobileViTV2 系列模型默认使用的 GPU 数量为 8 个，所以在训练时，需要指定8个GPU，如`python3 -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" tools/train.py -c xxx.yaml`, 如果使用 4 个 GPU 训练，默认学习率需要减小一半，精度可能有损。
## 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。