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模型压缩

在PaddleDetection中, 提供了基于PaddleSlim进行模型压缩的完整教程和benchmark。目前支持的方法：

• 剪裁
• 量化
• 蒸馏
• 联合策略

推荐您使用剪裁和蒸馏联合训练，或者使用剪裁和量化，进行检测模型压缩。 下面以YOLOv3为例，进行剪裁、蒸馏和量化实验。

实验环境

• Python 3.7+
• PaddlePaddle >= 2.0.1
• PaddleSlim >= 2.0.0
• CUDA 9.0+
• cuDNN >=7.5

注意： 量化训练需要依赖Paddle develop分支，可在PaddlePaddle每日版本中下载安装合适的PaddlePaddle版本。

安装PaddleSlim

• 方法一：直接安装：

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

• 方法二：编译安装：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim.git
cd PaddleSlim
python setup.py install

快速开始

训练

python tools/train.py -c configs/{MODEL.yml} --slim_config configs/slim/{SLIM_CONFIG.yml}

• -c: 指定模型配置文件。
• --slim_config: 指定压缩策略配置文件。

评估

python tools/eval.py -c configs/{MODEL.yml} --slim_config configs/slim/{SLIM_CONFIG.yml} -o weights=output/{SLIM_CONFIG}/model_final

• -c: 指定模型配置文件。
• --slim_config: 指定压缩策略配置文件。
• -o weights: 指定压缩算法训好的模型路径。

测试

python tools/infer.py -c configs/{MODEL.yml} --slim_config configs/slim/{SLIM_CONFIG.yml} \
    -o weights=output/{SLIM_CONFIG}/model_final
    --infer_img={IMAGE_PATH}

• -c: 指定模型配置文件。
• --slim_config: 指定压缩策略配置文件。
• -o weights: 指定压缩算法训好的模型路径。
• --infer_img: 指定测试图像路径。

动转静导出模型

python tools/export_model.py -c configs/{MODEL.yml} --slim_config configs/slim/{SLIM_CONFIG.yml} -o weights=output/{SLIM_CONFIG}/model_final

• -c: 指定模型配置文件。
• --slim_config: 指定压缩策略配置文件。
• -o weights: 指定压缩算法训好的模型路径。

Benchmark

剪裁

Pascal VOC上benchmark

模型	压缩策略	GFLOPs	模型体积(MB)	输入尺寸	预测时延（SD855）	Box AP	下载	模型配置文件	压缩算法配置文件
YOLOv3-MobileNetV1	baseline	24.13	93	608	289.9ms	75.1	下载链接	配置文件	-
YOLOv3-MobileNetV1	剪裁-l1_norm(sensity)	15.78(-34.49%)	66(-29%)	608	-	78.4(+3.3)	下载链接	配置文件	slim配置文件

• 目前剪裁支持YOLO系列、SSD、TTFNet、BlazeFace，其余模型正在开发支持中。
• SD855预测时延为使用PaddleLite部署，使用arm8架构并使用4线程(4 Threads)推理时延。

量化

COCO上benchmark

模型	压缩策略	输入尺寸	Box AP	下载	模型配置文件	压缩算法配置文件
YOLOv3-MobileNetV1	baseline	608	28.8	下载链接	配置文件	-
YOLOv3-MobileNetV1	普通在线量化	608	30.5 (+1.7)	下载链接	配置文件	slim配置文件
YOLOv3-MobileNetV3	baseline	608	31.4	下载链接	配置文件	-
YOLOv3-MobileNetV3	PACT在线量化	608	29.1 (-2.3)	下载链接	配置文件	slim配置文件
YOLOv3-DarkNet53	baseline	608	39.0	下载链接	配置文件	-
YOLOv3-DarkNet53	普通在线量化	608	38.8 (-0.2)	下载链接	配置文件	slim配置文件
SSD-MobileNet_v1	baseline	300	73.8	下载链接	配置文件	-
SSD-MobileNet_v1	普通在线量化	300	72.9(-0.9)	下载链接	配置文件	slim配置文件
Mask-ResNet50-FPN	baseline	(800, 1333)	39.2/35.6	下载链接	配置文件	-
Mask-ResNet50-FPN	普通在线量化	(800, 1333)	39.7(+0.5)/35.9(+0.3)	下载链接	配置文件	slim配置文件

蒸馏

COCO上benchmark

模型	压缩策略	输入尺寸	Box AP	下载	模型配置文件	压缩算法配置文件
YOLOv3-MobileNetV1	baseline	608	29.4	下载链接	配置文件	-
YOLOv3-MobileNetV1	蒸馏	608	31.0(+1.6)	下载链接	配置文件	slim配置文件

• 具体蒸馏方法请参考蒸馏策略文档

蒸馏剪裁联合策略

COCO上benchmark

模型	压缩策略	输入尺寸	GFLOPs	模型体积(MB)	Box AP	下载	模型配置文件	压缩算法配置文件
YOLOv3-MobileNetV1	baseline	608	24.65	94.6	29.4	下载链接	配置文件	-
YOLOv3-MobileNetV1	蒸馏+剪裁	608	7.54(-69.4%)	32.0(-66.0%)	28.4(-1.0)	下载链接	配置文件	slim配置文件