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Date: Thu, 30 Dec 2021 15:16:17 +0800
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doc/doc_ch/knowledge_distillation.md | 309 ++++++++++++++++++++++++++-
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--- a/doc/doc_ch/knowledge_distillation.md
+++ b/doc/doc_ch/knowledge_distillation.md
@@ -1,8 +1,27 @@
+
# 知识蒸馏
-
++ [知识蒸馏](#0)
+ + [1. 简介](#1)
+ - [1.1 知识蒸馏介绍](#11)
+ - [1.2 PaddleOCR知识蒸馏简介](#12)
+ + [2. 配置文件解析](#2)
+ + [2.1 识别配置文件解析](#21)
+ - [2.1.1 模型结构](#211)
+ - [2.1.2 损失函数](#212)
+ - [2.1.3 后处理](#213)
+ - [2.1.4 指标计算](#214)
+ - [2.1.5 蒸馏模型微调](#215)
+ + [2.2 检测配置文件解析](#22)
+ - [2.2.1 模型结构](#221)
+ - [2.2.2 损失函数](#222)
+ - [2.2.3 后处理](#223)
+ - [2.2.4 蒸馏指标计算](#224)
+ - [2.2.5 检测蒸馏模型Fine-tune](#225)
+
+
## 1. 简介
-
+
### 1.1 知识蒸馏介绍
近年来，深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域被验证是一种极其有效的解决问题的方法。通过构建合适的神经网络，加以训练，最终网络模型的性能指标基本上都会超过传统算法。
@@ -13,6 +32,7 @@
此外，在知识蒸馏任务中，也衍生出了互学习的模型训练方法，论文[Deep Mutual Learning](https://arxiv.org/abs/1706.00384)中指出，使用两个完全相同的模型在训练的过程中互相监督，可以达到比单个模型训练更好的效果。
+
### 1.2 PaddleOCR知识蒸馏简介
无论是大模型蒸馏小模型，还是小模型之间互相学习，更新参数，他们本质上是都是不同模型之间输出或者特征图(feature map)之间的相互监督，区别仅在于 (1) 模型是否需要固定参数。(2) 模型是否需要加载预训练模型。
@@ -30,17 +50,19 @@ PaddleOCR中集成了知识蒸馏的算法，具体地，有以下几个主要
通过知识蒸馏，在中英文通用文字识别任务中，不增加任何预测耗时的情况下，可以给模型带来3%以上的精度提升，结合学习率调整策略以及模型结构微调策略，最终提升提升超过5%。
-
+
## 2. 配置文件解析
在知识蒸馏训练的过程中，数据预处理、优化器、学习率、全局的一些属性没有任何变化。模型结构、损失函数、后处理、指标计算等模块的配置文件需要进行微调。
下面以识别与检测的知识蒸馏配置文件为例，对知识蒸馏的训练与配置进行解析。
+
### 2.1 识别配置文件解析
配置文件在[ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml)。
+
#### 2.1.1 模型结构
知识蒸馏任务中，模型结构配置如下所示。
@@ -176,6 +198,7 @@ Architecture:
}
```
+
#### 2.1.2 损失函数
知识蒸馏任务中，损失函数配置如下所示。
@@ -212,7 +235,7 @@ Loss:
关于`CombinedLoss`更加具体的实现可以参考: [combined_loss.py](../../ppocr/losses/combined_loss.py#L23)。关于`DistillationCTCLoss`等蒸馏损失函数更加具体的实现可以参考[distillation_loss.py](../../ppocr/losses/distillation_loss.py)。
-
+
#### 2.1.3 后处理
知识蒸馏任务中，后处理配置如下所示。
@@ -228,7 +251,7 @@ PostProcess:
关于`DistillationCTCLabelDecode`更加具体的实现可以参考: [rec_postprocess.py](../../ppocr/postprocess/rec_postprocess.py#L128)
-
+
#### 2.1.4 指标计算
知识蒸馏任务中，指标计算配置如下所示。
@@ -245,7 +268,7 @@ Metric:
关于`DistillationMetric`更加具体的实现可以参考: [distillation_metric.py](../../ppocr/metrics/distillation_metric.py#L24)。
-
+
#### 2.1.5 蒸馏模型微调
对蒸馏得到的识别蒸馏进行微调有2种方式。
@@ -279,6 +302,278 @@ paddle.save(s_params, "ch_PP-OCRv2_rec_train/student.pdparams")
转化完成之后，使用[ch_PP-OCRv2_rec.yml](../../configs/rec/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_rec.yml)，修改预训练模型的路径（为导出的`student.pdparams`模型路径）以及自己的数据路径，即可进行模型微调。
+
### 2.2 检测配置文件解析
-* coming soon!
+检测模型蒸馏的配置文件在PaddleOCR/configs/det/ch_PP-OCRv2/目录下，包含三个蒸馏配置文件：
+- ch_PP-OCRv2_det_cml.yml，采用cml蒸馏，采用一个大模型蒸馏两个小模型，且两个小模型互相学习的方法
+- ch_PP-OCRv2_det_dml.yml，采用DML的蒸馏，两个Student模型互蒸馏的方法
+- ch_PP-OCRv2_det_distill.yml，采用Teacher大模型蒸馏小模型Student的方法
+
+
+#### 2.2.1 模型结构
+
+知识蒸馏任务中，模型结构配置如下所示：
+
+```
+Architecture:
+ name: DistillationModel # 结构名称，蒸馏任务中，为DistillationModel，用于构建对应的结构
+ algorithm: Distillation # 算法名称
+ Models: # 模型，包含子网络的配置信息
+ Student: # 子网络名称，至少需要包含`pretrained`与`freeze_params`信息，其他的参数为子网络的构造参数
+ pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
+ freeze_params: false # 是否需要固定参数
+ return_all_feats: false # 子网络的参数，表示是否需要返回所有的features，如果为False，则只返回最后的输出
+ model_type: det
+ algorithm: DB
+ Backbone:
+ name: MobileNetV3
+ scale: 0.5
+ model_name: large
+ disable_se: True
+ Neck:
+ name: DBFPN
+ out_channels: 96
+ Head:
+ name: DBHead
+ k: 50
+ Teacher: # 另外一个子网络，这里给的是普通大模型蒸小模型的蒸馏示例，
+ pretrained: ./pretrain_models/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/best_accuracy
+ freeze_params: true # Teacher模型是训练好的，不需要参与训练，freeze_params设置为True
+ return_all_feats: false
+ model_type: det
+ algorithm: DB
+ Transform:
+ Backbone:
+ name: ResNet
+ layers: 18
+ Neck:
+ name: DBFPN
+ out_channels: 256
+ Head:
+ name: DBHead
+ k: 50
+
+```
+
+如果是采用DML，即两个小模型互相学习的方法，上述配置文件里的Teacher网络结构需要设置为Student模型一样的配置，具体参考配置文件[ch_PP-OCRv2_det_dml.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_dml.yml)。
+
+下面介绍[ch_PP-OCRv2_det_cml.yml](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.4/configs/det/ch_PP-OCRv2/ch_PP-OCRv2_det_cml.yml)的配置文件参数：
+
+```
+Architecture:
+ name: DistillationModel
+ algorithm: Distillation
+ model_type: det
+ Models:
+ Teacher: # CML蒸馏的Teacher模型配置
+ pretrained: ./pretrain_models/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/best_accuracy
+ freeze_params: true # Teacher 不训练
+ return_all_feats: false
+ model_type: det
+ algorithm: DB
+ Transform:
+ Backbone:
+ name: ResNet
+ layers: 18
+ Neck:
+ name: DBFPN
+ out_channels: 256
+ Head:
+ name: DBHead
+ k: 50
+ Student: # CML蒸馏的Student模型配置
+ pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
+ freeze_params: false
+ return_all_feats: false
+ model_type: det
+ algorithm: DB
+ Backbone:
+ name: MobileNetV3
+ scale: 0.5
+ model_name: large
+ disable_se: True
+ Neck:
+ name: DBFPN
+ out_channels: 96
+ Head:
+ name: DBHead
+ k: 50
+ Student2: # CML蒸馏的Student2模型配置
+ pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained
+ freeze_params: false
+ return_all_feats: false
+ model_type: det
+ algorithm: DB
+ Transform:
+ Backbone:
+ name: MobileNetV3
+ scale: 0.5
+ model_name: large
+ disable_se: True
+ Neck:
+ name: DBFPN
+ out_channels: 96
+ Head:
+ name: DBHead
+ k: 50
+
+```
+
+
+蒸馏模型`DistillationModel`类的具体实现代码可以参考[distillation_model.py](../../ppocr/modeling/architectures/distillation_model.py)。
+
+最终模型`forward`输出为一个字典，key为所有的子网络名称，例如这里为`Student`与`Teacher`，value为对应子网络的输出，可以为`Tensor`（只返回该网络的最后一层）和`dict`（也返回了中间的特征信息）。
+
+在蒸馏任务中，为了方便添加蒸馏损失函数，每个网络的输出保存为`dict`，其中包含子模块输出。每个子网络的输出结果均为`dict`，key包含`backbone_out`,`neck_out`, `head_out`，`value`为对应模块的tensor，最终对于上述配置文件，`DistillationModel`的输出格式如下。
+
+```json
+{
+ "Teacher": {
+ "backbone_out": tensor,
+ "neck_out": tensor,
+ "head_out": tensor,
+ },
+ "Student": {
+ "backbone_out": tensor,
+ "neck_out": tensor,
+ "head_out": tensor,
+ }
+}
+```
+
+
+#### 2.2.2 损失函数
+
+知识蒸馏任务中，检测ch_PP-OCRv2_det_distill.yml蒸馏损失函数配置如下所示。
+
+```yaml
+Loss:
+ name: CombinedLoss # 损失函数名称，基于改名称，构建用于损失函数的类
+ loss_config_list: # 损失函数配置文件列表，为CombinedLoss的必备函数
+ - DistillationDilaDBLoss: # 基于蒸馏的DB损失函数，继承自标准的DBloss
+ weight: 1.0 # 损失函数的权重，loss_config_list中，每个损失函数的配置都必须包含该字段
+ model_name_pairs: # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这两个子网络的输出，计算Teacher模型和Student模型输出的loss
+ - ["Student", "Teacher"]
+ key: maps # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor
+ balance_loss: true # 以下几个参数为标准DBloss的配置参数
+ main_loss_type: DiceLoss
+ alpha: 5
+ beta: 10
+ ohem_ratio: 3
+ - DistillationDBLoss: # 基于蒸馏的DB损失函数，继承自标准的DBloss，用于计算Student和GT之间的loss
+ weight: 1.0
+ model_name_list: ["Student"] # 模型名字只有Student，表示计算Student和GT之间的loss
+ name: DBLoss
+ balance_loss: true
+ main_loss_type: DiceLoss
+ alpha: 5
+ beta: 10
+ ohem_ratio: 3
+```
+
+同理，检测ch_PP-OCRv2_det_cml.yml蒸馏损失函数配置如下所示。相比较于ch_PP-OCRv2_det_distill.yml的损失函数配置，cml蒸馏的损失函数配置做了3个改动：
+```yaml
+Loss:
+ name: CombinedLoss
+ loss_config_list:
+ - DistillationDilaDBLoss:
+ weight: 1.0
+ model_name_pairs:
+ - ["Student", "Teacher"]
+ - ["Student2", "Teacher"] # 改动1，计算两个Student和Teacher的损失
+ key: maps
+ balance_loss: true
+ main_loss_type: DiceLoss
+ alpha: 5
+ beta: 10
+ ohem_ratio: 3
+ - DistillationDMLLoss: # 改动2，增加计算两个Student之间的损失
+ model_name_pairs:
+ - ["Student", "Student2"]
+ maps_name: "thrink_maps"
+ weight: 1.0
+ # act: None
+ key: maps
+ - DistillationDBLoss:
+ weight: 1.0
+ model_name_list: ["Student", "Student2"] # 改动3，计算两个Student和GT之间的损失
+ balance_loss: true
+ main_loss_type: DiceLoss
+ alpha: 5
+ beta: 10
+ ohem_ratio: 3
+
+```
+
+关于`DistillationDilaDBLoss`更加具体的实现可以参考: [distillation_loss.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release%2F2.4/ppocr/losses/distillation_loss.py#L185)。关于`DistillationDBLoss`等蒸馏损失函数更加具体的实现可以参考[distillation_loss.py](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/04c44974b13163450dfb6bd2c327863f8a194b3c/ppocr/losses/distillation_loss.py?_pjax=%23js-repo-pjax-container%2C%20div%5Bitemtype%3D%22http%3A%2F%2Fschema.org%2FSoftwareSourceCode%22%5D%20main%2C%20%5Bdata-pjax-container%5D#L148)。
+
+
+#### 2.2.3 后处理
+
+知识蒸馏任务中，检测蒸馏后处理配置如下所示。
+
+```yaml
+PostProcess:
+ name: DistillationDBPostProcess # DB检测蒸馏任务的CTC解码后处理，继承自标准的DBPostProcess类
+ model_name: ["Student", "Student2", "Teacher"] # 对于蒸馏模型的预测结果，提取多个子网络的输出，进行解码，不需要后处理的网络可以不在model_name中设置
+ thresh: 0.3
+ box_thresh: 0.6
+ max_candidates: 1000
+ unclip_ratio: 1.5
+```
+
+以上述配置为例，最终会同时计算`Student`，`Student2`和`Teacher` 3个子网络的输出做后处理计算。同时，由于有多个输入，后处理返回的输出也有多个，
+
+关于`DistillationDBPostProcess`更加具体的实现可以参考: [db_postprocess.py](../../ppocr/postprocess/db_postprocess.py#L195)
+
+
+
+#### 2.2.4 蒸馏指标计算
+
+知识蒸馏任务中，检测蒸馏指标计算配置如下所示。
+
+```yaml
+Metric:
+ name: DistillationMetric
+ base_metric_name: DetMetric
+ main_indicator: hmean
+ key: "Student"
+```
+
+由于蒸馏需要包含多个网络，甚至多个Student网络，在计算指标的时候只需要计算一个Student网络的指标即可，`key`字段设置为`Student`则表示只计算`Student`网络的精度。
+
+
+#### 2.2.5 检测蒸馏模型finetune
+
+检测蒸馏有三种方式：
+- 采用ch_PP-OCRv2_det_distill.yml，Teacher模型设置为PaddleOCR提供的模型或者您训练好的大模型
+- 采用ch_PP-OCRv2_det_cml.yml，采用cml蒸馏，同样Teacher模型设置为PaddleOCR提供的模型或者您训练好的大模型
+- 采用ch_PP-OCRv2_det_dml.yml，采用DML的蒸馏，两个Student模型互蒸馏的方法，在PaddleOCR采用的数据集上大约有1.7%的精度提升。
+
+在具体finetune时，需要在网络结构的`pretrained`参数中设置要加载的预训练模型。
+
+在精度提升方面，cml的精度>dml的精度>distill蒸馏方法的精度。当数据量不足或者Teacher模型精度与Student精度相差不大的时候，这个结论或许会改变。
+
+
+另外，由于PaddleOCR提供的蒸馏预训练模型包含了多个模型的参数，如果您希望提取Student模型的参数，可以参考如下代码：
+```
+# 下载蒸馏训练模型的参数
+wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar
+```
+
+```python
+import paddle
+# 加载预训练模型
+all_params = paddle.load("ch_PP-OCRv2_det_distill_train/best_accuracy.pdparams")
+# 查看权重参数的keys
+print(all_params.keys())
+# 学生模型的权重提取
+s_params = {key[len("Student."):]: all_params[key] for key in all_params if "Student." in key}
+# 查看学生模型权重参数的keys
+print(s_params.keys())
+# 保存
+paddle.save(s_params, "ch_PP-OCRv2_det_distill_train/student.pdparams")
+```
+
+最终`Student`模型的参数将会保存在`ch_PP-OCRv2_det_distill_train/student.pdparams`中，用于模型的fine-tune。
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