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PP-YOLO 模型

内容

简介

PP-YOLO是PaddleDetection优化和改进的YOLOv3的模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv4模型，要求使用PaddlePaddle 2.0.2(可使用pip安装) 或适当的develop版本。

PP-YOLO在COCO test-dev2017数据集上精度达到45.9%，在单卡V100上FP32推理速度为72.9 FPS, V100上开启TensorRT下FP16推理速度为155.6 FPS。

PP-YOLO和PP-YOLOv2从如下方面优化和提升YOLOv3模型的精度和速度：

模型库

PP-YOLO模型

模型 GPU个数 每GPU图片个数 骨干网络 输入尺寸 Box APval Box APtest V100 FP32(FPS) V100 TensorRT FP16(FPS) 模型下载 配置文件
PP-YOLO 8 24 ResNet50vd 608 44.8 45.2 72.9 155.6 model config
PP-YOLO 8 24 ResNet50vd 512 43.9 44.4 89.9 188.4 model config
PP-YOLO 8 24 ResNet50vd 416 42.1 42.5 109.1 215.4 model config
PP-YOLO 8 24 ResNet50vd 320 38.9 39.3 132.2 242.2 model config
PP-YOLO_2x 8 24 ResNet50vd 608 45.3 45.9 72.9 155.6 model config
PP-YOLO_2x 8 24 ResNet50vd 512 44.4 45.0 89.9 188.4 model config
PP-YOLO_2x 8 24 ResNet50vd 416 42.7 43.2 109.1 215.4 model config
PP-YOLO_2x 8 24 ResNet50vd 320 39.5 40.1 132.2 242.2 model config
PP-YOLO 4 32 ResNet18vd 512 29.2 29.5 357.1 657.9 model config
PP-YOLO 4 32 ResNet18vd 416 28.6 28.9 409.8 719.4 model config
PP-YOLO 4 32 ResNet18vd 320 26.2 26.4 480.7 763.4 model config
PP-YOLOv2 8 12 ResNet50vd 640 49.1 49.5 68.9 106.5 model config
PP-YOLOv2 8 12 ResNet101vd 640 49.7 50.3 49.5 87.0 model config

注意:

  • PP-YOLO模型使用COCO数据集中train2017作为训练集，使用val2017和test-dev2017作为测试集，Box APtest为mAP(IoU=0.5:0.95)评估结果。
  • PP-YOLO模型训练过程中使用8 GPUs，每GPU batch size为24进行训练，如训练GPU数和batch size不使用上述配置，须参考FAQ调整学习率和迭代次数。
  • PP-YOLO模型推理速度测试采用单卡V100，batch size=1进行测试，使用CUDA 10.2, CUDNN 7.5.1，TensorRT推理速度测试使用TensorRT 5.1.2.2。
  • PP-YOLO模型FP32的推理速度测试数据为使用tools/export_model.py脚本导出模型后，使用deploy/python/infer.py脚本中的--run_benchnark参数使用Paddle预测库进行推理速度benchmark测试结果, 且测试的均为不包含数据预处理和模型输出后处理(NMS)的数据(与YOLOv4(AlexyAB)测试方法一致)。
  • TensorRT FP16的速度测试相比于FP32去除了yolo_box(bbox解码)部分耗时，即不包含数据预处理，bbox解码和NMS(与YOLOv4(AlexyAB)测试方法一致)。

PP-YOLO 轻量级模型

模型 GPU个数 每GPU图片个数 模型体积 输入尺寸 Box APval Box AP50val Kirin 990 1xCore (FPS) 模型下载 配置文件
PP-YOLO_MobileNetV3_large 4 32 28MB 320 23.2 42.6 14.1 下载链接 配置文件
PP-YOLO_MobileNetV3_small 4 32 16MB 320 17.2 33.8 21.5 下载链接 配置文件
  • PP-YOLO_MobileNetV3 模型使用COCO数据集中train2017作为训练集，使用val2017作为测试集，Box APval为mAP(IoU=0.5:0.95)评估结果, Box AP50val为mAP(IoU=0.5)评估结果。
  • PP-YOLO_MobileNetV3 模型训练过程中使用4GPU，每GPU batch size为32进行训练，如训练GPU数和batch size不使用上述配置，须参考FAQ调整学习率和迭代次数。
  • PP-YOLO_MobileNetV3 模型推理速度测试环境配置为麒麟990芯片单线程。

PP-YOLO tiny模型

模型 GPU 个数 每GPU图片个数 模型体积 后量化模型体积 输入尺寸 Box APval Kirin 990 1xCore (FPS) 模型下载 配置文件 量化后模型
PP-YOLO tiny 8 32 4.2MB 1.3M 320 20.6 92.3 model config 预测模型
PP-YOLO tiny 8 32 4.2MB 1.3M 416 22.7 65.4 model config 预测模型
  • PP-YOLO-tiny 模型使用COCO数据集中train2017作为训练集，使用val2017作为测试集，Box APval为mAP(IoU=0.5:0.95)评估结果, Box AP50val为mAP(IoU=0.5)评估结果。
  • PP-YOLO-tiny 模型训练过程中使用8GPU，每GPU batch size为32进行训练，如训练GPU数和batch size不使用上述配置，须参考FAQ调整学习率和迭代次数。
  • PP-YOLO-tiny 模型推理速度测试环境配置为麒麟990芯片4线程，arm8架构。
  • 我们也提供的PP-YOLO-tiny的后量化压缩模型，将模型体积压缩到1.3M，对精度和预测速度基本无影响

Pascal VOC数据集上的PP-YOLO

PP-YOLO在Pascal VOC数据集上训练模型如下:

模型 GPU个数 每GPU图片个数 骨干网络 输入尺寸 Box AP50val 模型下载 配置文件
PP-YOLO 8 12 ResNet50vd 608 84.9 model config
PP-YOLO 8 12 ResNet50vd 416 84.3 model config
PP-YOLO 8 12 ResNet50vd 320 82.2 model config

使用说明

1. 训练

使用8GPU通过如下命令一键式启动训练(以下命令均默认在PaddleDetection根目录运行), 通过--eval参数开启训练中交替评估。

python -m paddle.distributed.launch --log_dir=./ppyolo_dygraph/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml &>ppyolo_dygraph.log 2>&1 &

可选：在训练之前使用tools/anchor_cluster.py得到适用于你的数据集的anchor，并注意修改模型配置文件和Reader配置文件中的anchor设置，如configs/ppyolo/_base_/ppyolo_tiny.yml和configs/ppyolo/_base_/ppyolo_tiny_reader.yml中anchor设置

python tools/anchor_cluster.py -c configs/ppyolo/ppyolo_tiny_650e_coco.yml -n 9 -s 320 -m v2 -i 1000

2. 评估

使用单GPU通过如下命令一键式评估模型在COCO val2017数据集效果

# 使用PaddleDetection发布的权重
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams

# 使用训练保存的checkpoint
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o weights=output/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco/model_final

我们提供了configs/ppyolo/ppyolo_test.yml用于评估COCO test-dev2017数据集的效果，评估COCO test-dev2017数据集的效果须先从COCO数据集下载页下载test-dev2017数据集，解压到configs/ppyolo/ppyolo_test.yml中EvalReader.dataset中配置的路径，并使用如下命令进行评估

# 使用PaddleDetection发布的权重
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/ppyolo/ppyolo_test.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams

# 使用训练保存的checkpoint
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/ppyolo/ppyolo_test.yml -o weights=output/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco/model_final

评估结果保存于bbox.json中，将其压缩为zip包后通过COCO数据集评估页提交评估。

注意1: configs/ppyolo/ppyolo_test.yml仅用于评估COCO test-dev数据集，不用于训练和评估COCO val2017数据集。

注意2: 由于动态图框架整体升级，以下几个PaddleDetection发布的权重模型评估时需要添加--bias字段, 例如

# 使用PaddleDetection发布的权重
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --bias

主要有:

1.ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco

2.ppyolo_r50vd_dcn_voc

3.ppyolo_r18vd_coco

4.ppyolo_mbv3_large_coco

5.ppyolo_mbv3_small_coco

6.ppyolo_tiny_650e_coco

3. 推理

使用单GPU通过如下命令一键式推理图像，通过--infer_img指定图像路径，或通过--infer_dir指定目录并推理目录下所有图像

# 推理单张图像
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439_640x640.jpg

# 推理目录下所有图像
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams --infer_dir=demo

4. 推理部署

PP-YOLO模型部署及推理benchmark需要通过tools/export_model.py导出模型后使用Paddle预测库进行部署和推理，可通过如下命令一键式启动。

# 导出模型，默认存储于output/ppyolo目录
python tools/export_model.py -c configs/ppyolo/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco.pdparams

# 预测库推理
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyolo_r50vd_dcn_1x_coco --image_file=demo/000000014439_640x640.jpg --device=GPU

附录

PP-YOLO模型相对于YOLOv3模型优化项消融实验数据如下表所示。

序号 模型 Box APval Box APtest 参数量(M) FLOPs(G) V100 FP32 FPS
A YOLOv3-DarkNet53 38.9 - 59.13 65.52 58.2
B YOLOv3-ResNet50vd-DCN 39.1 - 43.89 44.71 79.2
C B + LB + EMA + DropBlock 41.4 - 43.89 44.71 79.2
D C + IoU Loss 41.9 - 43.89 44.71 79.2
E D + IoU Aware 42.5 - 43.90 44.71 74.9
F E + Grid Sensitive 42.8 - 43.90 44.71 74.8
G F + Matrix NMS 43.5 - 43.90 44.71 74.8
H G + CoordConv 44.0 - 43.93 44.76 74.1
I H + SPP 44.3 45.2 44.93 45.12 72.9
J I + Better ImageNet Pretrain 44.8 45.2 44.93 45.12 72.9
K J + 2x Scheduler 45.3 45.9 44.93 45.12 72.9

注意:

  • 精度与推理速度数据均为使用输入图像尺寸为608的测试结果
  • Box AP为在COCO train2017数据集训练，val2017和test-dev2017数据集上评估mAP(IoU=0.5:0.95)数据
  • 推理速度为单卡V100上，batch size=1, 使用上述benchmark测试方法的测试结果，测试环境配置为CUDA 10.2，CUDNN 7.5.1
  • YOLOv3-DarkNet53精度38.9为PaddleDetection优化后的YOLOv3模型，可参见YOLOv3

引用

@article{huang2021pp,
  title={PP-YOLOv2: A Practical Object Detector},
  author={Huang, Xin and Wang, Xinxin and Lv, Wenyu and Bai, Xiaying and Long, Xiang and Deng, Kaipeng and Dang, Qingqing and Han, Shumin and Liu, Qiwen and Hu, Xiaoguang and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2104.10419},
  year={2021}
}
@misc{long2020ppyolo,
title={PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detector},
author={Xiang Long and Kaipeng Deng and Guanzhong Wang and Yang Zhang and Qingqing Dang and Yuan Gao and Hui Shen and Jianguo Ren and Shumin Han and Errui Ding and Shilei Wen},
year={2020},
eprint={2007.12099},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}
@misc{ppdet2019,
title={PaddleDetection, Object detection and instance segmentation toolkit based on PaddlePaddle.},
author={PaddlePaddle Authors},
howpublished = {\url{https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection}},
year={2019}
}