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Ramo (Branch): dev
Rami (Branch) Tag
surveillance...
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dependence
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PaddleDetection
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static
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slim
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distillation
MaochengHu 576cda45b8 first commit 2 anni fa
..
README.md 576cda45b8 first commit 2 anni fa
distill.py 576cda45b8 first commit 2 anni fa

README.md

运行该示例前请安装PaddleSlim和Paddle1.6或更高版本

模型蒸馏教程

概述

该示例使用PaddleSlim提供的蒸馏策略对检测库中的模型进行蒸馏训练。 在阅读该示例前，建议您先了解以下内容：

已发布蒸馏模型见压缩模型库

安装PaddleSlim

可按照PaddleSlim使用文档中的步骤安装PaddleSlim

蒸馏策略说明

关于蒸馏API如何使用您可以参考PaddleSlim蒸馏API文档

MobileNetV1-YOLOv3在VOC数据集上的蒸馏

这里以ResNet34-YOLOv3蒸馏训练MobileNetV1-YOLOv3模型为例，首先，为了对student model和teacher model有个总体的认识，进一步确认蒸馏的对象，我们通过以下命令分别观察两个网络变量（Variables）的名称和形状：

# 观察student model的Variables
student_vars = []
for v in fluid.default_main_program().list_vars():
    try:
        student_vars.append((v.name, v.shape))
    except:
        pass
print("="*50+"student_model_vars"+"="*50)
print(student_vars)
# 观察teacher model的Variables
teacher_vars = []
for v in teacher_program.list_vars():
    try:
        teacher_vars.append((v.name, v.shape))
    except:
        pass
print("="*50+"teacher_model_vars"+"="*50)
print(teacher_vars)

经过对比可以发现，student model和teacher model输入到3个yolov3_loss的特征图分别为：

# student model
conv2d_20.tmp_1, conv2d_28.tmp_1, conv2d_36.tmp_1
# teacher model
conv2d_6.tmp_1, conv2d_14.tmp_1, conv2d_22.tmp_1

它们形状两两相同，且分别处于两个网络的输出部分。所以，我们用l2_loss对这几个特征图两两对应添加蒸馏loss。需要注意的是，teacher的Variable在merge过程中被自动添加了一个name_prefix，所以这里也需要加上这个前缀"teacher_"，merge过程请参考蒸馏API文档

dist_loss_1 = l2_loss('teacher_conv2d_6.tmp_1', 'conv2d_20.tmp_1')
dist_loss_2 = l2_loss('teacher_conv2d_14.tmp_1', 'conv2d_28.tmp_1')
dist_loss_3 = l2_loss('teacher_conv2d_22.tmp_1', 'conv2d_36.tmp_1')

我们也可以根据上述操作为蒸馏策略选择其他loss，PaddleSlim支持的有FSP_loss, L2_loss, softmax_with_cross_entropy_loss 以及自定义的任何loss。

MobileNetV1-YOLOv3在COCO数据集上的蒸馏

这里以ResNet34-YOLOv3作为蒸馏训练的teacher网络, 对MobileNetV1-YOLOv3结构的student网络进行蒸馏。

COCO数据集作为目标检测任务的训练目标难度更大，意味着teacher网络会预测出更多的背景bbox，如果直接用teacher的预测输出作为student学习的soft label会有严重的类别不均衡问题。解决这个问题需要引入新的方法，详细背景请参考论文:Object detection at 200 Frames Per Second

为了确定蒸馏的对象，我们首先需要找到student和teacher网络得到的x,y,w,h,cls.objness等变量在PaddlePaddle框架中的实际名称(var.name)。进而根据名称取出这些变量，用teacher得到的结果指导student训练。找到的所有变量如下：

yolo_output_names = [
        'strided_slice_0.tmp_0', 'strided_slice_1.tmp_0',
        'strided_slice_2.tmp_0', 'strided_slice_3.tmp_0',
        'strided_slice_4.tmp_0', 'transpose_0.tmp_0', 'strided_slice_5.tmp_0',
        'strided_slice_6.tmp_0', 'strided_slice_7.tmp_0',
        'strided_slice_8.tmp_0', 'strided_slice_9.tmp_0', 'transpose_2.tmp_0',
        'strided_slice_10.tmp_0', 'strided_slice_11.tmp_0',
        'strided_slice_12.tmp_0', 'strided_slice_13.tmp_0',
        'strided_slice_14.tmp_0', 'transpose_4.tmp_0'
    ]

然后，就可以根据论文<

训练

根据PaddleDetection/tools/train.py编写压缩脚本distill.py。 在该脚本中定义了teacher_model和student_model，用teacher_model的输出指导student_model的训练

执行示例

step1: 设置GPU卡

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7

step2: 开始训练

# yolov3_mobilenet_v1在voc数据集上蒸馏
python slim/distillation/distill.py \
    -c configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
    -t configs/yolov3_r34_voc.yml \
    --teacher_pretrained https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_r34_voc.tar

# yolov3_mobilenet_v1在COCO数据集上蒸馏
python slim/distillation/distill.py \
    -c configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
    -o use_fine_grained_loss=true \
    -t configs/yolov3_r34.yml \
    --teacher_pretrained https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_r34.tar

如果要调整训练卡数，需要调整配置文件yolov3_mobilenet_v1_voc.yml中的以下参数：

  • max_iters: 训练过程迭代总步数。
  • YOLOv3Loss.batch_size: 该参数表示单张GPU卡上的batch_size, 总batch_size是GPU卡数乘以这个值， batch_size的设定受限于显存大小。
  • LeaningRate.base_lr: 根据多卡的总batch_size调整base_lr，两者大小正相关，可以简单的按比例进行调整。
  • LearningRate.schedulers.PiecewiseDecay.milestones： 请根据batch size的变化对其调整。
  • LearningRate.schedulers.PiecewiseDecay.LinearWarmup.steps： 请根据batch size的变化对其进行调整。

以下为4卡训练示例，通过命令行-o参数覆盖yolov3_mobilenet_v1_voc.yml中的参数, 修改GPU卡数后应尽量确保总batch_size(GPU卡数*YoloTrainFeed.batch_size)不变, 以确保训练效果不因bs大小受影响:

# yolov3_mobilenet_v1在VOC数据集上蒸馏
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python slim/distillation/distill.py \
    -c configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
    -t configs/yolov3_r34_voc.yml \
    -o YOLOv3Loss.batch_size=16 \
    --teacher_pretrained https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_r34_voc.tar

# yolov3_mobilenet_v1在COCO数据集上蒸馏
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python slim/distillation/distill.py \
    -c configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
    -t configs/yolov3_r34.yml \
    -o use_fine_grained_loss=true YOLOv3Loss.batch_size=16 \
    --teacher_pretrained https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_r34.tar

保存断点（checkpoint）

蒸馏任务执行过程中会自动保存断点。如果需要从断点继续训练请用-r参数指定checkpoint路径，示例如下：

# yolov3_mobilenet_v1在VOC数据集上恢复断点
python -u slim/distillation/distill.py \
-c configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
-t configs/yolov3_r34_voc.yml \
-r output/yolov3_mobilenet_v1_voc/10000 \
--teacher_pretrained https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_r34_voc.tar

# yolov3_mobilenet_v1在COCO数据集上恢复断点
python -u slim/distillation/distill.py \
-c configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
-t configs/yolov3_r34.yml \
-o use_fine_grained_loss=true \
-r output/yolov3_mobilenet_v1/10000 \
--teacher_pretrained https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/yolov3_r34.tar

评估

每隔snap_shot_iter步后会保存一个checkpoint模型可以用于评估，使用PaddleDetection目录下tools/eval.py评估脚本，并指定weights为训练得到的模型路径

运行命令为：

# yolov3_mobilenet_v1在VOC数据集上评估
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python -u tools/eval.py -c configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
       -o weights=output/yolov3_mobilenet_v1_voc/model_final \

# yolov3_mobilenet_v1在COCO数据集上评估
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python -u tools/eval.py -c configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
       -o weights=output/yolov3_mobilenet_v1/model_final \

预测

每隔snap_shot_iter步后保存的checkpoint模型也可以用于预测，使用PaddleDetection目录下tools/infer.py评估脚本，并指定weights为训练得到的模型路径

Python预测

运行命令为：

# 使用yolov3_mobilenet_v1_voc模型进行预测
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python -u tools/infer.py -c configs/yolov3_mobilenet_v1_voc.yml \
                    --infer_img=demo/000000570688.jpg \
                    --output_dir=infer_output/ \
                    --draw_threshold=0.5 \
                    -o weights=output/yolov3_mobilenet_v1_voc/model_final

# 使用yolov3_mobilenet_v1_coco模型进行预测
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python -u tools/infer.py -c configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
                    --infer_img=demo/000000570688.jpg \
                    --output_dir=infer_output/ \
                    --draw_threshold=0.5 \
                    -o weights=output/yolov3_mobilenet_v1/model_final

示例结果

MobileNetV1-YOLO-V3-VOC

FLOPS 输入尺寸 每张GPU图片个数 推理时间（fps） Box AP 下载
baseline 608 16 104.291 76.2 下载链接
蒸馏后 608 16 106.914 79.0 下载链接
baseline 416 16 - 76.7 下载链接
蒸馏后 416 16 - 78.2 下载链接
baseline 320 16 - 75.3 下载链接
蒸馏后 320 16 - 75.5 下载链接

蒸馏后的结果用ResNet34-YOLO-V3做teacher，4GPU总batch_size64训练90000 iter得到

MobileNetV1-YOLO-V3-COCO

FLOPS 输入尺寸 每张GPU图片个数 推理时间（fps） Box AP 下载
baseline 608 16 78.302 29.3 下载链接
蒸馏后 608 16 78.523 31.4 下载链接
baseline 416 16 - 29.3 下载链接
蒸馏后 416 16 - 30.0 下载链接
baseline 320 16 - 27.0 下载链接
蒸馏后 320 16 - 27.1 下载链接

蒸馏后的结果用ResNet34-YOLO-V3做teacher，4GPU总batch_size64训练600000 iter得到