PaddleSlim

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PaddleSlim是一个模型压缩工具库，包含模型剪裁、定点量化、知识蒸馏、超参搜索和模型结构搜索等一系列模型压缩策略。

对于业务用户，PaddleSlim提供完整的模型压缩解决方案，可用于图像分类、检测、分割等各种类型的视觉场景。 同时也在持续探索NLP领域模型的压缩方案。另外，PaddleSlim提供且在不断完善各种压缩策略在经典开源任务的benchmark, 以便业务用户参考。

对于模型压缩算法研究者或开发者，PaddleSlim提供各种压缩策略的底层辅助接口，方便用户复现、调研和使用最新论文方法。 PaddleSlim会从底层能力、技术咨询合作和业务场景等角度支持开发者进行模型压缩策略相关的创新工作。

功能

功能模块	算法	教程与文档
剪裁	Sensitivity  Pruner: Li H , Kadav A , Durdanovic I , et al. Pruning Filters for Efficient ConvNets[J]. 2016. AMC Pruner: He, Yihui , et al. "AMC: AutoML for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices." (2018). FPGM Pruner: He Y , Liu P , Wang Z , et al. Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration[C]// IEEE/CVF Conference on Computer Vision & Pattern Recognition. IEEE, 2019. Slim Pruner: Liu Z , Li J , Shen Z , et al. Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming[J]. 2017. Opt Slim Pruner: Ye Y , You G , Fwu J K , et al. Channel Pruning via Optimal Thresholding[J]. 2020.	剪裁模块API文档 剪裁快速开始示例 分类模敏感度分析教程 检测模型剪裁教程 检测模型剪裁+蒸馏教程 检测模型敏感度分析教程
量化	Quantization Aware Training: Krishnamoorthi R . Quantizing deep convolutional networks for efficient inference: A whitepaper[J]. 2018. Post Training Quantization 原理 Embedding Quantization: Miyashita D , Lee E H , Murmann B . Convolutional Neural Networks using Logarithmic Data Representation[J]. 2016. DSQ: Gong, Ruihao, et al. "Differentiable soft quantization: Bridging full-precision and low-bit neural networks." Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2019. PACT:  Choi, Jungwook, et al. "Pact: Parameterized clipping activation for quantized neural networks." arXiv preprint arXiv:1805.06085 (2018).	量化API文档 量化训练快速开始示例 静态离线量化快速开始示例 检测模型量化教程
蒸馏	Knowledge Distillation: Hinton, Geoffrey, Oriol Vinyals, and Jeff Dean. "Distilling the knowledge in a neural network." arXiv preprint arXiv:1503.02531 (2015). FSP Knowledge Distillation:  Yim, Junho, et al. "A gift from knowledge distillation: Fast optimization, network minimization and transfer learning." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. YOLO Knowledge Distillation:  Mehta, Rakesh, and Cemalettin Ozturk. "Object detection at 200 frames per second." Proceedings of the European Conference on Computer Vision (ECCV). 2018. DML: Zhang, Ying, et al. "Deep mutual learning." Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2018.	蒸馏API文档 蒸馏快速开始示例 检测模型蒸馏教程
模型结构搜索(NAS)	Simulate Anneal NAS: Abdelhamed, Abdelrahman, et al. "Ntire 2020 challenge on real image denoising: Dataset, methods and results." The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Workshops. Vol. 2. 2020. DARTS Liu, Hanxiao, Karen Simonyan, and Yiming Yang. "Darts: Differentiable architecture search." arXiv preprint arXiv:1806.09055 (2018). PC-DARTS Xu, Yuhui, et al. "Pc-darts: Partial channel connections for memory-efficient differentiable architecture search." arXiv preprint arXiv:1907.05737 (2019). OneShot	NAS API文档 DARTS API文档 NAS快速开始示例 检测模型NAS教程 SANAS进阶版实验教程-压缩DARTS产出模型

安装

pip install paddleslim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

量化和Paddle版本的对应关系

如果在ARM和GPU上预测，每个版本都可以，如果在CPU上预测，请选择Paddle 2.0对应的PaddleSlim 1.1.0版本

• Paddle 1.7 系列版本，需要安装PaddleSlim 1.0.1版本

pip install paddleslim==1.0.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• Paddle 1.8 系列版本，需要安装PaddleSlim 1.1.1版本

pip install paddleslim==1.1.1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• Paddle 2.0 系列版本，需要安装PaddleSlim 1.1.0版本

pip install paddleslim==1.1.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用

• 快速开始：通过简单示例介绍如何快速使用PaddleSlim。
• 进阶教程：PaddleSlim高阶教程。
• 模型库：各个压缩策略在图像分类、目标检测和图像语义分割模型上的实验结论，包括模型精度、预测速度和可供下载的预训练模型。
• API文档
• 算法原理: 介绍量化、剪枝、蒸馏、NAS的基本知识背景。
• 视觉模型压缩
  • SlimMobileNet
  • SlimFaceNet
  • OCR模型压缩(基于PaddleOCR)
  • 检测模型压缩(基于PaddleDetection)

部分压缩策略效果

分类模型

数据: ImageNet2012; 模型: MobileNetV1;

压缩策略	精度收益(baseline: 70.91%)	模型大小(baseline: 17.0M)
知识蒸馏(ResNet50)	+1.06%	-
知识蒸馏(ResNet50) + int8量化训练	+1.10%	-71.76%
剪裁(FLOPs-50%) + int8量化训练	-1.71%	-86.47%

图像检测模型

数据：Pascal VOC；模型：MobileNet-V1-YOLOv3

压缩方法	mAP(baseline: 76.2%)	模型大小(baseline: 94MB)
知识蒸馏(ResNet34-YOLOv3)	+2.8%	-
剪裁 FLOPs -52.88%	+1.4%	-67.76%
知识蒸馏(ResNet34-YOLOv3)+剪裁(FLOPs-69.57%)	+2.6%	-67.00%

数据：COCO；模型：MobileNet-V1-YOLOv3

压缩方法	mAP(baseline: 29.3%)	模型大小
知识蒸馏(ResNet34-YOLOv3)	+2.1%	-
知识蒸馏(ResNet34-YOLOv3)+剪裁(FLOPs-67.56%)	-0.3%	-66.90%

搜索

数据：ImageNet2012; 模型：MobileNetV2

硬件环境	推理耗时	Top1准确率(baseline:71.90%)
RK3288	-23%	+0.07%
Android cellphone	-20%	+0.16%
iPhone 6s	-17%	+0.32%

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。

如何贡献代码

我们非常欢迎你可以为PaddleSlim提供代码，也十分感谢你的反馈。