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quick_start_classification_professional.md

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30分钟玩转PaddleClas（进阶版）

此处提供了专业用户在linux操作系统上使用PaddleClas的快速上手教程，主要内容基于CIFAR-100数据集，快速体验不同模型的训练、加载不同预训练模型、SSLD知识蒸馏方案和数据增广的效果。请事先参考安装指南配置运行环境和克隆PaddleClas代码。

一、数据和模型准备

1.1 数据准备

  • 进入PaddleClas目录。
cd path_to_PaddleClas

1.1.1 准备CIFAR100

  • 进入dataset/目录，下载并解压CIFAR100数据集。
cd dataset
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/data/CIFAR100.tar
tar -xf CIFAR100.tar
cd ../

二、模型训练

2.1 单标签训练

2.1.1 零基础训练：不加载预训练模型的训练

  • 基于ResNet50_vd模型，训练脚本如下所示。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR"

验证集的最高准确率为0.415左右。

2.1.2 迁移学习

  • 基于ImageNet1k分类预训练模型ResNet50_vd_pretrained(准确率79.12%)进行微调，训练脚本如下所示。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Arch.pretrained=True

验证集最高准确率为0.718左右，加载预训练模型之后，CIFAR100数据集精度大幅提升，绝对精度涨幅30%。

  • 基于ImageNet1k分类预训练模型ResNet50_vd_ssld_pretrained(准确率82.39%)进行微调，训练脚本如下所示。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Arch.pretrained=True \
        -o Arch.use_ssld=True

最终CIFAR100验证集上精度指标为0.73，相对于79.12%预训练模型的微调结构，新数据集指标可以再次提升1.2%。

  • 替换backbone为MobileNetV3_large_x1_0进行微调，训练脚本如下所示。
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/MobileNetV3_large_x1_0_CIFAR100_finetune.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Arch.pretrained=True

验证集最高准确率为0.601左右, 较ResNet50_vd低近12%。

三、数据增广

PaddleClas包含了很多数据增广的方法，如Mixup、Cutout、RandomErasing等，具体的方法可以参考数据增广的章节。

数据增广的尝试-Mixup

基于3.3节中的训练方法，结合Mixup的数据增广方式进行训练，具体的训练脚本如下所示。

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_mixup_CIFAR100_finetune.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR"

最终CIFAR100验证集上的精度为0.73，使用数据增广可以使得模型精度再次提升约1.2%。

  • 注意

    • 其他数据增广的配置文件可以参考ppcls/configs/DataAugment中的配置文件。

    • 训练CIFAR100的迭代轮数较少，因此进行训练时，验证集的精度指标可能会有1%左右的波动。

四、知识蒸馏

PaddleClas包含了自研的SSLD知识蒸馏方案，具体的内容可以参考知识蒸馏章节, 本小节将尝试使用知识蒸馏技术对MobileNetV3_large_x1_0模型进行训练，使用2.1.2小节训练得到的ResNet50_vd模型作为蒸馏所用的教师模型，首先将2.1.2小节训练得到的ResNet50_vd模型保存到指定目录，脚本如下。

mkdir pretrained
cp -r output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model.pdparams  ./pretrained/

配置文件中模型名字、教师模型哈学生模型的配置、预训练地址配置以及freeze_params配置如下，其中freeze_params_list中的两个值分别代表教师模型和学生模型是否冻结参数训练。

Arch:
  name: "DistillationModel"
  # if not null, its lengths should be same as models
  pretrained_list:
  # if not null, its lengths should be same as models
  freeze_params_list:
  - True
  - False
  models:
    - Teacher:
        name: ResNet50_vd
        pretrained: "./pretrained/best_model"
    - Student:
        name: MobileNetV3_large_x1_0
        pretrained: True

Loss配置如下，其中训练Loss是学生模型的输出和教师模型的输出的交叉熵、验证Loss是学生模型的输出和真实标签的交叉熵。

Loss:
  Train:
    - DistillationCELoss:
        weight: 1.0
        model_name_pairs:
        - ["Student", "Teacher"]
  Eval:
    - DistillationGTCELoss:
        weight: 1.0
        model_names: ["Student"]

最终的训练脚本如下所示。

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/R50_vd_distill_MV3_large_x1_0_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR"

最终CIFAR100验证集上的精度为64.4%，使用教师模型进行知识蒸馏，MobileNetV3的精度涨幅4.3%。

  • 注意

    • 蒸馏过程中，教师模型使用的预训练模型为CIFAR100数据集上的训练结果，学生模型使用的是ImageNet1k数据集上精度为75.32%的MobileNetV3_large_x1_0预训练模型。

    • 该蒸馏过程无须使用真实标签，所以可以使用更多的无标签数据，在使用过程中，可以将无标签数据生成假的train_list.txt，然后与真实的train_list.txt进行合并, 用户可以根据自己的数据自行体验。

五、模型评估与推理

5.1 单标签分类模型评估与推理

5.1.1 单标签分类模型评估。

训练好模型之后，可以通过以下命令实现对模型精度的评估。

python3 tools/eval.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
    -o Global.pretrained_model="output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model"

5.1.2 单标签分类模型预测

模型训练完成之后，可以加载训练得到的预训练模型，进行模型预测。在模型库的 tools/infer.py 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成模型预测：

python3 tools/infer.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
    -o Infer.infer_imgs=./dataset/CIFAR100/test/0/0001.png \
    -o Global.pretrained_model=output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model

5.1.3 单标签分类使用inference模型进行模型推理

通过导出inference模型，PaddlePaddle支持使用预测引擎进行预测推理。接下来介绍如何用预测引擎进行推理： 首先，对训练好的模型进行转换：

python3 tools/export_model.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model
  • 默认会在inference文件夹下生成inference.pdiparams、inference.pdmodel和inference.pdiparams.info文件。

使用预测引擎进行推理：

进入deploy目录下：

cd deploy

更改inference_cls.yaml文件，由于训练CIFAR100采用的分辨率是32x32，所以需要改变相关的分辨率，最终配置文件中的图像预处理如下：

PreProcess:
  transform_ops:
    - ResizeImage:
        resize_short: 36
    - CropImage:
        size: 32
    - NormalizeImage:
        scale: 0.00392157
        mean: [0.485, 0.456, 0.406]
        std: [0.229, 0.224, 0.225]
        order: ''
    - ToCHWImage:

执行命令进行预测，由于默认class_id_map_file是ImageNet数据集的映射文件，所以此处需要置None。

python3 python/predict_cls.py \
    -c configs/inference_cls.yaml \
    -o Global.infer_imgs=../dataset/CIFAR100/test/0/0001.png \
    -o PostProcess.Topk.class_id_map_file=None