Merge pull request #2323 from cuicheng01/add_table_attribute_doc
add table_attribute docspull/2331/head
cuicheng01
GitHub
commit
5957d242f2
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@ -1,5 +1,5 @@
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Global:
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infer_imgs: "images/PULC/table_attribute/val_3610.jpg"
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infer_imgs: "images/PULC/table_attribute/val_3253.jpg"
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inference_model_dir: "./models/table_attribute_infer"
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batch_size: 1
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use_gpu: True
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Binary file not shown.
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After Width: | Height: | Size: 212 KiB |
Binary file not shown.
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Before Width: | Height: | Size: 85 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 54 KiB |
Binary file not shown.
|
After Width: | Height: | Size: 56 KiB |
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@ -0,0 +1,434 @@
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# PULC 表格属性识别模型
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## 目录
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- [1. 模型和应用场景介绍](#1)
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- [2. 模型快速体验](#2)
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- [2.1 安装 paddlepaddle](#2.1)
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- [2.2 安装 paddleclas](#2.2)
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- [2.3 预测](#2.3)
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- [3. 模型训练、评估和预测](#3)
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- [3.1 环境配置](#3.1)
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- [3.2 数据准备](#3.2)
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- [3.2.1 数据集来源](#3.2.1)
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||||
- [3.2.2 数据集获取](#3.2.2)
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||||
- [3.3 模型训练](#3.3)
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- [3.4 模型评估](#3.4)
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||||
- [3.5 模型预测](#3.5)
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||||
- [4. 模型压缩](#4)
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- [4.1 SKL-UGI 知识蒸馏](#4.1)
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||||
- [4.1.1 教师模型训练](#4.1.1)
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||||
- [4.1.2 蒸馏训练](#4.1.2)
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- [5. 超参搜索](#5)
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- [6. 模型推理部署](#6)
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- [6.1 推理模型准备](#6.1)
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- [6.1.1 基于训练得到的权重导出 inference 模型](#6.1.1)
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- [6.1.2 直接下载 inference 模型](#6.1.2)
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||||
- [6.2 基于 Python 预测引擎推理](#6.2)
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||||
- [6.2.1 预测单张图像](#6.2.1)
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||||
- [6.2.2 基于文件夹的批量预测](#6.2.2)
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||||
- [6.3 基于 C++ 预测引擎推理](#6.3)
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||||
- [6.4 服务化部署](#6.4)
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||||
- [6.5 端侧部署](#6.5)
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||||
- [6.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测](#6.6)
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<a name="1"></a>
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## 1. 模型和应用场景介绍
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该案例提供了用户使用 PaddleClas 的超轻量图像分类方案（PULC，Practical Ultra Lightweight image Classification）快速构建轻量级、高精度、可落地的表格属性识别模型。该模型可以广泛应用于表格识别、表格后处理等任务中。下表为表格属性识别的指标情况。
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| 模型 | mA（%） | 延时（ms） | 存储（M） |
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|-------|-----------|----------|---------------|
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| PPLCNet_x1_0 | 88.1 | 2.36 | 7.2 |
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**备注：**
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* 延时是基于 Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz 测试得到，开启 MKLDNN 加速策略，线程数为10。
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* 关于PP-LCNet的介绍可以参考[PP-LCNet介绍](../ImageNet1k/PP-LCNet.md)，相关论文可以查阅[PP-LCNet paper](https://arxiv.org/abs/2109.15099)。
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<a name="2"></a>
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## 2. 模型快速体验
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<a name="2.1"></a>
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### 2.1 安装 paddlepaddle
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- 您的机器安装的是 CUDA9 或 CUDA10，请运行以下命令安装
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```bash
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python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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```
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||||
- 您的机器是CPU，请运行以下命令安装
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```bash
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python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
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```
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更多的版本需求，请参照[飞桨官网安装文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick)中的说明进行操作。
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<a name="2.2"></a>
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### 2.2 安装 paddleclas
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使用如下命令快速安装 paddleclas
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```
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wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/whl/paddleclas-0.0.0-py3-none-any.whl
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pip install paddleclas-0.0.0-py3-none-any.whl
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```
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**备注：** 表格识别的功能还未集成到发布的whl包中，此处下载的为develop的whl包，未来支持后此处可以直接`pip install paddleclas`进行安装。
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<a name="2.3"></a>
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### 2.3 预测
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点击[这里](https://paddleclas.bj.bcebos.com/data/PULC/pulc_demo_imgs.zip)下载 demo 数据并解压，然后在终端中切换到相应目录。
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* 使用命令行快速预测
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```bash
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paddleclas --model_name=table_attribute --infer_imgs=pulc_demo_imgs/table_attribute/val_3253.jpg
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```
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结果如下：
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```
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||||
>>> result
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||||
attributes: ['Photo', 'Little', 'Black-and-White', 'Blurry', 'Without-Obstacles', 'Tilted'], output: [0, 1, 1, 0, 1, 0], filename: pulc_demo_imgs/table_attribute/val_3253.jpg
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||||
Predict complete!
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```
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||||
**备注**： 更换其他预测的数据时，只需要改变 `--infer_imgs=xx` 中的字段即可，支持传入整个文件夹。
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* 在 Python 代码中预测
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```python
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import paddleclas
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model = paddleclas.PaddleClas(model_name="table_attribute")
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result = model.predict(input_data="pulc_demo_imgs/table_attribute/val_3253.jpg")
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||||
print(next(result))
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```
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||||
**备注**：`model.predict()` 为可迭代对象（`generator`），因此需要使用 `next()` 函数或 `for` 循环对其迭代调用。每次调用将以 `batch_size` 为单位进行一次预测，并返回预测结果, 默认 `batch_size` 为 1，如果需要更改 `batch_size`，实例化模型时，需要指定 `batch_size`，如 `model = paddleclas.PaddleClas(model_name="table_attribute", batch_size=2)`, 使用默认的代码返回结果示例如下：
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```
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||||
>>> result
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||||
[{'attributes': ['Photo', 'Little', 'Black-and-White', 'Blurry', 'Without-Obstacles', 'Tilted'], 'output': [0, 1, 1, 0, 1, 0], 'filename': 'pulc_demo_imgs/table_attribute/val_3253.jpg'}]
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```
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||||
**备注**：其中 `output` 的值索引值 0 表示图片的来源，有 Photo (拍照)和 Scanned (扫描)两种方式，1 表示表格数量，有 Little (少量)和 Numerous (大量)两种方式，2 表示表格颜色，有 Black-and-White (黑白)和 Multicolor (多种颜色)两种方式，3 表示表格清晰度，有 Clear (清晰)和 Blurry (模糊)两种方式，4 表示表格有无干扰，有 Without-Obstacles (无干扰)和 With-Obstacles (有干扰)两种方式，5 表示表格的角度，有 Horizontal (竖直)和 Tilted (倾斜)两种方式。`output` 中含有1的个数越多，表示表格的质量越好。
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<a name="3"></a>
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## 3. 模型训练、评估和预测
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<a name="3.1"></a>
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### 3.1 环境配置
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* 安装：请先参考文档 [环境准备](../../installation.md) 配置 PaddleClas 运行环境。
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<a name="3.2"></a>
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### 3.2 数据准备
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<a name="3.2.1"></a>
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#### 3.2.1 数据集来源
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本案例中所使用的数据为[WTW 数据集](https://github.com/wangwen-whu/WTW-Dataset)，属性值通过对原始数据的标注得到。
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<a name="3.2.2"></a>
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#### 3.2.2 数据集获取
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部分数据可视化如下所示。
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<div align="center">
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<img src="../../images/PULC/docs/table_attribute_data_demo.png" width = "500" />
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</div>
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我们提供了 WTW 属性识别数据的子集，可以直接下载。
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进入 PaddleClas 目录。
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```
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cd path_to_PaddleClas
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```
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进入 `dataset/` 目录，下载并解压有人/无人场景的数据。
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```shell
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cd dataset
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wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/data/PULC/table_attribute.tar
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tar -xf table_attribute.tar
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cd ../
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```
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执行上述命令后，`dataset/` 下存在 `table_attribute` 目录，该目录中具有以下数据：
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```
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table_attribute
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├── Table_train
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│ ├── train_10516.jpg
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│ ├── train_10524.jpg
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...
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├── Table_val
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│ ├── val_1004.jpg
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│ ├── val_1011.jpg
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...
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├── train_list.txt
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├── val_list.txt
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```
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<a name="3.3"></a>
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### 3.3 模型训练
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在 `ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml` 中提供了基于该场景的训练配置，可以通过如下脚本启动训练：
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```shell
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export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
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python3 -m paddle.distributed.launch \
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--gpus="0,1,2,3" \
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tools/train.py \
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||||
-c ./ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml
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```
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验证集的最佳指标在 `83.7%` 左右（数据集较小，一般有1%左右的波动）。
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<a name="3.4"></a>
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### 3.4 模型评估
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训练好模型之后，可以通过以下命令实现对模型指标的评估。
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```bash
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python3 tools/eval.py \
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||||
-c ./ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
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||||
-o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model"
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```
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||||
其中 `-o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model"` 指定了当前最佳权重所在的路径，如果指定其他权重，只需替换对应的路径即可。
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<a name="3.5"></a>
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### 3.5 模型预测
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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：
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```bash
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python3 tools/infer.py \
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||||
-c ./ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
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-o Global.pretrained_model=output/PPLCNet_x1_0/best_model
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```
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输出结果如下：
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```
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[{'attributes': ['Photo', 'Little', 'Black-and-White', 'Blurry', 'Without-Obstacles', 'Tilted'], 'output': [0, 1, 1, 0, 1, 0], 'file_name': 'deploy/images/PULC/table_attribute/val_3253.jpg'}]
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```
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**备注：**
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* 这里`-o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model"` 指定了当前最佳权重所在的路径，如果指定其他权重，只需替换对应的路径即可。
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* 默认是对 `./deploy/images/PULC/table_attribute/val_3253.jpg` 进行预测，此处也可以通过增加字段 `-o Infer.infer_imgs=xxx` 对其他图片预测。
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<a name="4"></a>
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## 4. 模型压缩
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<a name="4.1"></a>
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### 4.1 SKL-UGI 知识蒸馏
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SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考[SKL-UGI 知识蒸馏](../../training/advanced/ssld.md)。
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<a name="4.1.1"></a>
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#### 4.1.1 教师模型训练
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复用 `ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml` 中的超参数，训练教师模型，训练脚本如下：
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```shell
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||||
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
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||||
python3 -m paddle.distributed.launch \
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--gpus="0,1,2,3" \
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||||
tools/train.py \
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||||
-c ./ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
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||||
-o Arch.name=ResNet50_vd
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```
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验证集的最佳指标为 `86.10%` 左右，当前教师模型最好的权重保存在 `output/ResNet50_vd/best_model.pdparams`。
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<a name="4.1.2"></a>
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#### 4.1.2 蒸馏训练
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配置文件`ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0_distillation.yaml`提供了`SKL-UGI知识蒸馏策略`的配置。该配置将`ResNet50_vd`当作教师模型，`PPLCNet_x1_0`当作学生模型。训练脚本如下：
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```shell
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||||
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
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||||
python3 -m paddle.distributed.launch \
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||||
--gpus="0,1,2,3" \
|
||||
tools/train.py \
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||||
-c ./ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0_distillation.yaml \
|
||||
-o Arch.models.0.Teacher.pretrained=output/ResNet50_vd/best_model
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```
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||||
验证集的最佳指标为 `84.4%` 左右，当前模型最好的权重保存在 `output/DistillationModel/best_model_student.pdparams`。
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<a name="5"></a>
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## 5. 超参搜索
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在 [3.3 节](#3.3)和 [4.1 节](#4.1)所使用的超参数是根据 PaddleClas 提供的 `超参数搜索策略` 搜索得到的，如果希望在自己的数据集上得到更好的结果，可以参考[超参数搜索策略](../../training/PULC.md#4-超参搜索)来获得更好的训练超参数。
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**备注：** 此部分内容是可选内容，搜索过程需要较长的时间，您可以根据自己的硬件情况来选择执行。如果没有更换数据集，可以忽略此节内容。
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<a name="6"></a>
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## 6. 模型推理部署
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<a name="6.1"></a>
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### 6.1 推理模型准备
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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)。
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当使用 Paddle Inference 推理时，加载的模型类型为 inference 模型。本案例提供了两种获得 inference 模型的方法，如果希望得到和文档相同的结果，请选择[直接下载 inference 模型](#6.1.2)的方式。
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<a name="6.1.1"></a>
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### 6.1.1 基于训练得到的权重导出 inference 模型
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此处，我们提供了将权重和模型转换的脚本，执行该脚本可以得到对应的 inference 模型：
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```bash
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python3 tools/export_model.py \
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-c ./ppcls/configs/PULC/table_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
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-o Global.pretrained_model=output/DistillationModel/best_model_student \
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-o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_table_attribute_infer
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```
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执行完该脚本后会在 `deploy/models/` 下生成 `PPLCNet_x1_0_table_attribute_infer` 文件夹，`models` 文件夹下应有如下文件结构：
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```
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└── PPLCNet_x1_0_table_attribute_infer
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├── inference.pdiparams
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├── inference.pdiparams.info
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└── inference.pdmodel
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```
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**备注：** 此处的最佳权重是经过知识蒸馏后的权重路径，如果没有执行知识蒸馏的步骤，最佳模型保存在`output/PPLCNet_x1_0/best_model.pdparams`中。
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<a name="6.1.2"></a>
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### 6.1.2 直接下载 inference 模型
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[6.1.1 小节](#6.1.1)提供了导出 inference 模型的方法，此处也提供了该场景可以下载的 inference 模型，可以直接下载体验。
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```
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cd deploy/models
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# 下载 inference 模型并解压
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wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/inference/table_attribute_infer.tar && tar -xf table_attribute_infer.tar
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```
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解压完毕后，`models` 文件夹下应有如下文件结构：
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```
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├── table_attribute_infer
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||||
│ ├── inference.pdiparams
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||||
│ ├── inference.pdiparams.info
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||||
│ └── inference.pdmodel
|
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```
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||||
<a name="6.2"></a>
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### 6.2 基于 Python 预测引擎推理
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<a name="6.2.1"></a>
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#### 6.2.1 预测单张图像
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返回 `deploy` 目录：
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```
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||||
cd ../
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```
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运行下面的命令，对图像 `./images/PULC/table_attribute/val_3253.jpg` 进行表格属性识别。
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```shell
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||||
# 使用下面的命令使用 GPU 进行预测
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python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/table_attribute/inference_table_attribute.yaml -o Global.use_gpu=True
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||||
# 使用下面的命令使用 CPU 进行预测
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||||
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/table_attribute/inference_table_attribute.yaml -o Global.use_gpu=False
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||||
```
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||||
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||||
输出结果如下。
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```
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||||
val_3253.jpg: {'attributes': ['Photo', 'Little', 'Black-and-White', 'Blurry', 'Without-Obstacles', 'Tilted'], 'output': [0, 1, 1, 0, 1, 0]}
|
||||
```
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||||
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||||
<a name="6.2.2"></a>
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||||
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||||
#### 6.2.2 基于文件夹的批量预测
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如果希望预测文件夹内的图像，可以直接修改配置文件中的 `Global.infer_imgs` 字段，也可以通过下面的 `-o` 参数修改对应的配置。
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||||
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||||
```shell
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||||
# 使用下面的命令使用 GPU 进行预测，如果希望使用 CPU 预测，可以在命令后面添加 -o Global.use_gpu=False
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||||
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/table_attribute/inference_table_attribute.yaml -o Global.infer_imgs="./images/PULC/table_attribute/"
|
||||
```
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||||
|
||||
终端中会输出该文件夹内所有图像的属性识别结果，如下所示。
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||||
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||||
```
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||||
val_3253.jpg: {'attributes': ['Photo', 'Little', 'Black-and-White', 'Blurry', 'Without-Obstacles', 'Tilted'], 'output': [0, 1, 1, 0, 1, 0]}
|
||||
val_9.jpg: {'attributes': ['Scanned', 'Little', 'Black-and-White', 'Clear', 'Without-Obstacles', 'Horizontal'], 'output': [1, 1, 1, 1, 1, 1]}
|
||||
```
|
||||
|
||||
<a name="6.3"></a>
|
||||
|
||||
### 6.3 基于 C++ 预测引擎推理
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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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<a name="6.4"></a>
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### 6.4 服务化部署
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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)。
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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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<a name="6.5"></a>
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### 6.5 端侧部署
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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)。
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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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<a name="6.6"></a>
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### 6.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测
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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)。
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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。
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@ -16,10 +16,11 @@
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| text_image_orientation |[PULC含文字图像方向分类模型](PULC_text_image_orientation.md)| 99.06 | 7.1M | 2.16ms |[推理模型](https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/inference/text_image_orientation_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/pretrained/text_image_orientation_pretrained.pdparams)|
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| textline_orientation |[PULC文本行方向分类模型](PULC_textline_orientation.md)| 96.01 |7.0M|2.72ms|[推理模型](https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/inference/textline_orientation_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/pretrained/textline_orientation_pretrained.pdparams)|
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| language_classification |[PULC语种分类模型](PULC_language_classification.md)| 99.26 |7.1M|2.58ms|[推理模型](https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/inference/language_classification_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/pretrained/language_classification_pretrained.pdparams)|
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| table_attribute |[PULC表格属性识别模型](PULC_table_attribute.md)| 88.1 |7.1M|2.58ms|[推理模型](https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/inference/table_attribute_infer.tar) / [预训练模型](https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/pretrained/table_attribute_pretrained.pdparams)|
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**备注：**
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* 以上所有的模型的 backbone 均为 PPLCNet_x1_0，部分模型大小不同是由于分类的输出大小不同导致的，推理耗时是基于Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz 测试得到，其中测试过程开启 MKLDNN 加速策略，线程数为10。速度测试过程会有轻微波动。
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||||
* person_exists、safety_helmet、car_exists 的评测指标为 TprAtFpr，person_attribute、vehicle_attribute的评测指标为ma、traffic_sign、text_image_orientation、textline_orientation、language_classification的评测指标为Top-1 Acc。
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||||
* person_exists、safety_helmet、car_exists 的评测指标为 TprAtFpr，person_attribute、vehicle_attribute、table_attribute 的评测指标为mA、traffic_sign、text_image_orientation、textline_orientation、language_classification的评测指标为Top-1 Acc。
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@ -0,0 +1,155 @@
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|||
# global configs
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||||
Global:
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||||
checkpoints: null
|
||||
pretrained_model: null
|
||||
output_dir: "./output/"
|
||||
device: "gpu"
|
||||
save_interval: 1
|
||||
eval_during_train: True
|
||||
eval_interval: 1
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||||
epochs: 20
|
||||
print_batch_step: 20
|
||||
use_visualdl: False
|
||||
# used for static mode and model export
|
||||
image_shape: [3, 224, 224]
|
||||
save_inference_dir: "./inference"
|
||||
use_multilabel: True
|
||||
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||||
# model architecture
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||||
Arch:
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||||
name: "DistillationModel"
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||||
class_num: &class_num 6
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||||
# if not null, its lengths should be same as models
|
||||
pretrained_list:
|
||||
# if not null, its lengths should be same as models
|
||||
infer_model_name: "Student"
|
||||
freeze_params_list:
|
||||
- True
|
||||
- False
|
||||
use_ssld: True
|
||||
models:
|
||||
- Teacher:
|
||||
name: ResNet50_vd
|
||||
class_num: *class_num
|
||||
- Student:
|
||||
name: PPLCNet_x1_0
|
||||
class_num: *class_num
|
||||
pretrained: True
|
||||
use_ssld: True
|
||||
|
||||
# loss function config for traing/eval process
|
||||
Loss:
|
||||
Train:
|
||||
- DistillationMultiLabelLoss:
|
||||
weight: 1.0
|
||||
model_names: ["Student"]
|
||||
weight_ratio: True
|
||||
size_sum: True
|
||||
- DistillationDMLLoss:
|
||||
weight: 1.0
|
||||
weight_ratio: True
|
||||
sum_across_class_dim: False
|
||||
model_name_pairs:
|
||||
- ["Student", "Teacher"]
|
||||
|
||||
Eval:
|
||||
- MultiLabelLoss:
|
||||
weight: 1.0
|
||||
weight_ratio: True
|
||||
size_sum: True
|
||||
|
||||
Optimizer:
|
||||
name: Momentum
|
||||
momentum: 0.9
|
||||
lr:
|
||||
name: Cosine
|
||||
learning_rate: 0.02
|
||||
warmup_epoch: 5
|
||||
regularizer:
|
||||
name: 'L2'
|
||||
coeff: 0.0005
|
||||
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||||
# data loader for train and eval
|
||||
DataLoader:
|
||||
Train:
|
||||
dataset:
|
||||
name: MultiLabelDataset
|
||||
image_root: "dataset/table_attribute/"
|
||||
cls_label_path: "dataset/table_attribute/train_list.txt"
|
||||
label_ratio: True
|
||||
transform_ops:
|
||||
- DecodeImage:
|
||||
to_rgb: True
|
||||
channel_first: False
|
||||
- ResizeImage:
|
||||
size: [224, 224]
|
||||
- RandFlipImage:
|
||||
flip_code: 1
|
||||
- NormalizeImage:
|
||||
scale: 1.0/255.0
|
||||
mean: [0.485, 0.456, 0.406]
|
||||
std: [0.229, 0.224, 0.225]
|
||||
order: ''
|
||||
sampler:
|
||||
name: DistributedBatchSampler
|
||||
batch_size: 64
|
||||
drop_last: True
|
||||
shuffle: True
|
||||
loader:
|
||||
num_workers: 4
|
||||
use_shared_memory: True
|
||||
Eval:
|
||||
dataset:
|
||||
name: MultiLabelDataset
|
||||
image_root: "dataset/table_attribute/"
|
||||
cls_label_path: "dataset/table_attribute/val_list.txt"
|
||||
label_ratio: True
|
||||
transform_ops:
|
||||
- DecodeImage:
|
||||
to_rgb: True
|
||||
channel_first: False
|
||||
- ResizeImage:
|
||||
size: [224, 224]
|
||||
- NormalizeImage:
|
||||
scale: 1.0/255.0
|
||||
mean: [0.485, 0.456, 0.406]
|
||||
std: [0.229, 0.224, 0.225]
|
||||
order: ''
|
||||
sampler:
|
||||
name: DistributedBatchSampler
|
||||
batch_size: 64
|
||||
drop_last: False
|
||||
shuffle: False
|
||||
loader:
|
||||
num_workers: 4
|
||||
use_shared_memory: True
|
||||
|
||||
Infer:
|
||||
infer_imgs: deploy/images/PULC/table_attribute/val_3253.jpg
|
||||
batch_size: 10
|
||||
transforms:
|
||||
- DecodeImage:
|
||||
to_rgb: True
|
||||
channel_first: False
|
||||
- ResizeImage:
|
||||
size: [224, 224]
|
||||
- NormalizeImage:
|
||||
scale: 1.0/255.0
|
||||
mean: [0.485, 0.456, 0.406]
|
||||
std: [0.229, 0.224, 0.225]
|
||||
order: ''
|
||||
- ToCHWImage:
|
||||
PostProcess:
|
||||
name: TableAttribute
|
||||
source_threshold: 0.5
|
||||
number_threshold: 0.5
|
||||
color_threshold: 0.5
|
||||
clarity_threshold : 0.5
|
||||
obstruction_threshold: 0.5
|
||||
angle_threshold: 0.5
|
||||
|
||||
Metric:
|
||||
Eval:
|
||||
- ATTRMetric:
|
||||
|
||||
|
||||
|
|
@ -18,7 +18,7 @@ from . import topk, threshoutput
|
|||
|
||||
from .topk import Topk
|
||||
from .threshoutput import ThreshOutput, MultiLabelThreshOutput
|
||||
from .attr_rec import VehicleAttribute, PersonAttribute
|
||||
from .attr_rec import VehicleAttribute, PersonAttribute, TableAttribute
|
||||
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||||
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||||
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||||
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