PaddleClas/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/RegNet.md

# RegNet 系列
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## 目录

- [1. 模型介绍](#1)
    - [1.1 模型简介](#1.1)
    - [1.2 模型指标](#1.2)
    - [1.3 Benchmark](#1.3)
      - [1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度](#1.3.1)
      - [1.3.2 基于 T4 GPU 的预测速度](#1.3.2)
- [2. 模型快速体验](#2)
- [3. 模型训练、评估和预测](#3)
- [4. 模型推理部署](#4)
  - [4.1 推理模型准备](#4.1)
  - [4.2 基于 Python 预测引擎推理](#4.2)
  - [4.3 基于 C++ 预测引擎推理](#4.3)
  - [4.4 服务化部署](#4.4)
  - [4.5 端侧部署](#4.5)
  - [4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测](#4.6)

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## 1. 模型介绍

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### 1.1 模型简介

RegNet 是由 facebook 于 2020 年提出，旨在深化设计空间理念的概念，在 AnyNetX 的基础上逐步改进，通过加入共享瓶颈 ratio、共享组宽度、调整网络深度与宽度等策略，最终实现简化设计空间结构、提高设计空间的可解释性、改善设计空间的质量，并保持设计空间的模型多样性的目的。最终设计出的模型在类似的条件下，性能还要优于 EfficientNet，并且在 GPU 上的速度提高了 5 倍。

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### 1.2 模型指标

| Models           | Top1 | Top5 | Reference<br>top1 | Reference<br>top5 | FLOPs<br>(G) | Params<br>(M) |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| RegNetX_200MF        | 0.6804 | 0.8842|  0.6821 |            -| 0.2     | 2.7   |
| RegNetX_400MF        | 0.7225 | 0.9078|  0.7228 |            -| 0.4     | 5.2   |
| RegNetX_600MF        | 0.7366 | 0.9198|  0.7286 |            -| 0.6     | 6.2   |
| RegNetX_800MF        | 0.7512 | 0.9250|  0.7494 |            -| 0.8     | 7.3   |
| RegNetX_1600MF        | 0.7673 | 0.9329|  0.7671 |            -| 1.6     | 9.2   |
| RegNetX_3200MF        | 0.7809 | 0.9413|  0.7819 |            -| 3.2     | 15.3   |
| RegNetX_4GF        | 0.7850 | 0.9416|  0.7860 |            -| 4.0     | 22.2   |
| RegNetX_6400MF        | 0.7897 | 0.9461|  0.7915 |            -| 6.5     | 26.2   |
| RegNetX_8GF        | 0.7928 | 0.9464|  0.7938 |            -| 8.0     | 39.7   |
| RegNetX_12GF        | 0.7972 | 0.9501|  0.8000 |            -| 12.1     | 46.2   |
| RegNetX_16GF        | 0.8013 | 0.9505|  0.8012 |            -| 16.0     | 54.4   |
| RegNetX_32GF        | 0.8032 | 0.9526|  0.8052 |            -| 32.33     | 130.67   |

### 1.3 Benchmark

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#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度

| Models      | Size | Latency(ms)<br>bs=1 | Latency(ms)<br>bs=4 | Latency(ms)<br>bs=8 |
| ---------------------- | --------------- | ---------------- | ----------------------- | --------------------- |
| RegNetX_200MF            | 224 | 1.00              | 1.29         | 4.12                          |
| RegNetX_4GF            | 224 | 6.46              | 8.48         | 11.45                          |
| RegNetX_32GF            | 224 | 13.66              | 28.08         | 51.04                          |

**备注：** 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT-8.0.3.4。

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#### 1.3.2 基于 T4 GPU 的预测速度

| Models            | Size | Latency(ms)<br>FP16<br>bs=1 | Latency(ms)<br>FP16<br>bs=4 | Latency(ms)<br>FP16<br>bs=8 | Latency(ms)<br>FP32<br>bs=1 | Latency(ms)<br>FP32<br>bs=4 | Latency(ms)<br>FP32<br>bs=8 |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| RegNetX_4GF | 224      | 6.69042    | 8.01664            | 11.60608       | 6.46478     |   11.19862    |    16.89089    |

**备注：** 推理过程使用 TensorRT-8.0.3.4。

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## 2. 模型快速体验

安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2-模型快速体验)。

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## 3. 模型训练、评估和预测

此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、该模型在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/RegNet/` 中提供了该模型的训练配置，启动训练方法可以参考：[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。

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## 4. 模型推理部署

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### 4.1 推理模型准备

Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。

Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#41-推理模型准备) 。

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### 4.2 基于 Python 预测引擎推理

PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#42-基于-python-预测引擎推理) 。

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### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理

PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../../deployment/image_classification/cpp/linux.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../../deployment/image_classification/cpp/windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。

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### 4.4 服务化部署

Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。

PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../../deployment/image_classification/paddle_serving.md)来完成相应的部署工作。

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### 4.5 端侧部署

Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。

PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../../deployment/image_classification/paddle_lite.md)来完成相应的部署工作。

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### 4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测

Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。

PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](../../deployment/image_classification/paddle2onnx.md)来完成相应的部署工作。