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# PP-HGNet 系列
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- [1. 模型介绍](#1)
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- [1.1 模型简介](#1.1)
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- [1.2 模型细节](#1.2)
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- [1.3 实验结果](#1.3)
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- [2. 模型快速体验](#2)
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- [2.1 安装 paddleclas](#2.1)
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- [2.2 预测](#2.2)
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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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- [3.3 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. 模型推理部署](#4)
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- [4.1 推理模型准备](#4.1)
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- [4.1.1 基于训练得到的权重导出 inference 模型](#4.1.1)
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- [4.1.2 直接下载 inference 模型](#4.1.2)
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- [4.2 基于 Python 预测引擎推理](#4.2)
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- [4.2.1 预测单张图像](#4.2.1)
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- [4.2.2 基于文件夹的批量预测](#4.2.2)
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- [4.3 基于 C++ 预测引擎推理](#4.3)
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- [4.4 服务化部署](#4.4)
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- [4.5 端侧部署](#4.5)
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- [4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测](#4.6)
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<a name='1'></a>
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## 1. 模型介绍
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<a name='1.1'></a>
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### 1.1 模型简介
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PP-HGNet(High Performance GPU Net) 是百度飞桨视觉团队自研的更适用于 GPU 平台的高性能骨干网络，该网络在 VOVNet 的基础上使用了可学习的下采样层（LDS Layer），融合了 ResNet_vd、PPHGNet 等模型的优点，该模型在 GPU 平台上与其他 SOTA 模型在相同的速度下有着更高的精度。在同等速度下，该模型高于 ResNet34-D 模型 3.8 个百分点，高于 ResNet50-D 模型 2.4 个百分点，在使用百度自研 SSLD 蒸馏策略后，超越 ResNet50-D 模型 4.7 个百分点。与此同时，在相同精度下，其推理速度也远超主流 VisionTransformer 的推理速度。
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<a name='1.2'></a>
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### 1.2 模型细节
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PP-HGNet 作者针对 GPU 设备，对目前 GPU 友好的网络做了分析和归纳，尽可能多的使用 3x3 标准卷积（计算密度最高）。在此将 VOVNet 作为基准模型，将主要的有利于 GPU 推理的改进点进行融合。从而得到一个有利于 GPU 推理的骨干网络，同样速度下，精度大幅超越其他 CNN 或者 VisionTransformer 模型。
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PP-HGNet 骨干网络的整体结构如下：
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其中，PP-HGNet是由多个HG-Block组成，HG-Block的细节如下：
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<a name='1.3'></a>
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### 1.3 实验结果
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PP-HGNet 目前提供的模型的精度、速度指标及预训练权重链接如下：
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| Model | Top-1 Acc(\%) | Top-5 Acc(\%) | Latency(ms) | 预训练模型下载地址 | inference模型下载地址 |
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|:--: |:--: |:--: |:--: | :--: |:--: |
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| PPHGNet_tiny | 79.83 | 95.04 | 1.77 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/legendary_models/PPHGNet_tiny_pretrained.pdparams) | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PPHGNet_tiny_infer.tar) |
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| PPHGNet_tiny_ssld | 81.95 | 96.12 | 1.77 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/legendary_models/PPHGNet_tiny_ssld_pretrained.pdparams) | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PPHGNet_tiny_ssld_infer.tar) |
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| PPHGNet_small | 81.51| 95.82 | 2.52 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/legendary_models/PPHGNet_small_pretrained.pdparams) | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PPHGNet_small_infer.tar) |
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| PPHGNet_small_ssld | 83.82| 96.81 | 2.52 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/legendary_models/PPHGNet_small_ssld_pretrained.pdparams) | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PPHGNet_small_ssld_infer.tar) |
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| PPHGNet_base_ssld | 85.00| 97.35 | 5.97 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/legendary_models/PPHGNet_base_ssld_pretrained.pdparams) | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PPHGNet_base_ssld_infer.tar) |
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**备注：**
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* 1. `_ssld` 表示使用 `SSLD 蒸馏`后的模型。关于 `SSLD蒸馏` 的内容，详情 [SSLD 蒸馏](../advanced_tutorials/knowledge_distillation.md)。
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* 2. PP-HGNet 更多模型指标及权重，敬请期待。
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PP-HGNet 与其他模型的比较如下，其中测试机器为 NVIDIA® Tesla® V100，开启 TensorRT 引擎，精度类型为 FP32。在相同速度下，PP-HGNet 精度均超越了其他 SOTA CNN 模型，在与 SwinTransformer 模型的比较中，在更高精度的同时，速度快 2 倍以上。
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| Model | Top-1 Acc(\%) | Top-5 Acc(\%) | Latency(ms) |
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|:--: |:--: |:--: |:--: |
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| ResNet34 | 74.57 | 92.14 | 1.97 |
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| ResNet34_vd | 75.98 | 92.98 | 2.00 |
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| EfficientNetB0 | 77.38 | 93.31 | 1.96 |
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| <b>PPHGNet_tiny<b> | <b>79.83<b> | <b>95.04<b> | <b>1.77<b> |
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| <b>PPHGNet_tiny_ssld<b> | <b>81.95<b> | <b>96.12<b> | <b>1.77<b> |
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| ResNet50 | 76.50 | 93.00 | 2.54 |
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| ResNet50_vd | 79.12 | 94.44 | 2.60 |
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| ResNet50_rsb | 80.40 | | 2.54 |
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| EfficientNetB1 | 79.15 | 94.41 | 2.88 |
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| SwinTransformer_tiny | 81.2 | 95.5 | 6.59 |
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| <b>PPHGNet_small<b> | <b>81.51<b>| <b>95.82<b> | <b>2.52<b> |
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| <b>PPHGNet_small_ssld<b> | <b>83.82<b>| <b>96.81<b> | <b>2.52<b> |
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| Res2Net200_vd_26w_4s_ssld| 85.13 | 97.42 | 11.45 |
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| ResNeXt101_32x48d_wsl | 85.37 | 97.69 | 55.07 |
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| SwinTransformer_base | 85.2 | 97.5 | 13.53 |
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| <b>PPHGNet_base_ssld<b> | <b>85.00<b>| <b>97.35<b> | <b>5.97<b> |
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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 paddleclas
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使用如下命令快速安装 paddlepaddle, paddleclas
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```
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pip3 install paddlepaddle paddleclas
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```
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<a name="2.2"></a>
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### 2.2 预测
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* 在命令行中使用 PPHGNet_small 的权重快速预测
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```bash
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paddleclas --model_name=PPHGNet_small --infer_imgs="docs/images/inference_deployment/whl_demo.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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class_ids: [8, 7, 86, 82, 81], scores: [0.71479, 0.08682, 0.00806, 0.0023, 0.00121], label_names: ['hen', 'cock', 'partridge', 'ruffed grouse, partridge, Bonasa umbellus', 'ptarmigan'], filename: docs/images/inference_deployment/whl_demo.jpg
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Predict complete!
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```
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**备注**： 更换 PPHGNet 的其他 scale 的模型时，只需替换 `model_name`，如将此时的模型改为 `PPHGNet_tiny` 时，只需要将 `--model_name=PPHGNet_small` 改为 `--model_name=PPHGNet_tiny` 即可。
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* 在 Python 代码中预测
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```python
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from paddleclas import PaddleClas
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clas = PaddleClas(model_name='PPHGNet_small')
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infer_imgs = 'docs/images/inference_deployment/whl_demo.jpg'
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result = clas.predict(infer_imgs)
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print(next(result))
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```
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**备注**：`PaddleClas.predict()` 为可迭代对象（`generator`），因此需要使用 `next()` 函数或 `for` 循环对其迭
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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。返回结果示例如下：
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```
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>>> result
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[{'class_ids': [8, 7, 86, 82, 81], 'scores': [0.71479, 0.08682, 0.00806, 0.0023, 0.00121], 'label_names': ['hen', 'cock', 'partridge', 'ruffed grouse, partridge, Bonasa umbellus', 'ptarmigan'], 'filename': 'docs/images/inference_deployment/whl_demo.jpg'}]
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```
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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/install_paddleclas.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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请在[ImageNet 官网](https://www.image-net.org/)准备 ImageNet-1k 相关的数据。
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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，将下载好的数据命名为 `ILSVRC2012` ，存放于此。 `ILSVRC2012` 目录中具有以下数据：
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```
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├── train
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│ ├── n01440764
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│ │ ├── n01440764_10026.JPEG
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│ │ ├── n01440764_10027.JPEG
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├── train_list.txt
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...
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├── val
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│ ├── ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
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│ ├── ILSVRC2012_val_00000002.JPEG
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├── val_list.txt
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```
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其中 `train/` 和 `val/` 分别为训练集和验证集。`train_list.txt` 和 `val_list.txt` 分别为训练集和验证集的标签文件。
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**备注：**
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* 关于 `train_list.txt`、`val_list.txt`的格式说明，可以参考[PaddleClas分类数据集格式说明](../data_preparation/classification_dataset.md#1-数据集格式说明) 。
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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/ImageNet/PPHGNet/PPHGNet_small.yaml` 中提供了 PPHGNet_small 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/ImageNet/PPHGNet/PPHGNet_small.yaml
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```
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**备注：**
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* 当前精度最佳的模型会保存在 `output/PPHGNet_small/best_model.pdparams`
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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/ImageNet/PPHGNet/PPHGNet_small.yaml \
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-o Global.pretrained_model=output/PPHGNet_small/best_model
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```
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其中 `-o Global.pretrained_model="output/PPHGNet_small/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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```python
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python3 tools/infer.py \
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-c ppcls/configs/ImageNet/PPHGNet/PPHGNet_small.yaml \
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-o Global.pretrained_model=output/PPHGNet_small/best_model
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```
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输出结果如下：
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```
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[{'class_ids': [8, 7, 86, 82, 81], 'scores': [0.71479, 0.08682, 0.00806, 0.0023, 0.00121], 'file_name': 'docs/images/inference_deployment/whl_demo.jpg', 'label_names': ['hen', 'cock', 'partridge', 'ruffed grouse, partridge, Bonasa umbellus', 'ptarmigan']}]
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```
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**备注：**
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* 这里`-o Global.pretrained_model="output/PPHGNet_small/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 `docs/images/inference_deployment/whl_demo.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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* 默认输出的是 Top-5 的值，如果希望输出 Top-k 的值，可以指定`-o Infer.PostProcess.topk=k`，其中，`k` 为您指定的值。
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<a name="4"></a>
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## 4. 模型推理部署
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<a name="4.1"></a>
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### 4.1 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="4.1.1"></a>
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### 4.1.1 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/ImageNet/PPHGNet/PPHGNet_small.yaml \
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-o Global.pretrained_model=output/PPHGNet_small/best_model \
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-o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPHGNet_small_infer
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```
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执行完该脚本后会在 `deploy/models/` 下生成 `PPHGNet_small_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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├── PPHGNet_small_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="4.1.2"></a>
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### 4.1.2 直接下载 inference 模型
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[4.1.1 小节](#4.1.1)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://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PPHGNet_small_infer.tar && tar -xf PPHGNet_small_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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├── PPHGNet_small_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="4.2"></a>
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### 4.2 基于 Python 预测引擎推理
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<a name="4.2.1"></a>
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#### 4.2.1 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/ImageNet/ILSVRC2012_val_00000010.jpeg` 进行分类。
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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 python/predict_cls.py -c configs/inference_cls.yaml -o Global.inference_model_dir=models/PPHGNet_small_infer
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# 使用下面的命令使用 CPU 进行预测
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python3 python/predict_cls.py -c configs/inference_cls.yaml -o Global.inference_model_dir=models/PPHGNet_small_infer -o Global.use_gpu=False
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```
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输出结果如下。
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```
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ILSVRC2012_val_00000010.jpeg: class id(s): [332, 153, 283, 338, 204], score(s): [0.50, 0.05, 0.02, 0.01, 0.01], label_name(s): ['Angora, Angora rabbit', 'Maltese dog, Maltese terrier, Maltese', 'Persian cat', 'guinea pig, Cavia cobaya', 'Lhasa, Lhasa apso']
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```
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<a name="4.2.2"></a>
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#### 4.2.2 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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```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 python/predict_cls.py -c configs/inference_cls.yaml -o Global.inference_model_dir=models/PPHGNet_small_infer -o Global.infer_imgs=images/ImageNet/
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```
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终端中会输出该文件夹内所有图像的分类结果，如下所示。
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```
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ILSVRC2012_val_00000010.jpeg: class id(s): [332, 153, 283, 338, 204], score(s): [0.50, 0.05, 0.02, 0.01, 0.01], label_name(s): ['Angora, Angora rabbit', 'Maltese dog, Maltese terrier, Maltese', 'Persian cat', 'guinea pig, Cavia cobaya', 'Lhasa, Lhasa apso']
|
||
ILSVRC2012_val_00010010.jpeg: class id(s): [626, 622, 531, 487, 633], score(s): [0.68, 0.02, 0.02, 0.02, 0.02], label_name(s): ['lighter, light, igniter, ignitor', 'lens cap, lens cover', 'digital watch', 'cellular telephone, cellular phone, cellphone, cell, mobile phone', "loupe, jeweler's loupe"]
|
||
ILSVRC2012_val_00020010.jpeg: class id(s): [178, 211, 171, 246, 741], score(s): [0.82, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00], label_name(s): ['Weimaraner', 'vizsla, Hungarian pointer', 'Italian greyhound', 'Great Dane', 'prayer rug, prayer mat']
|
||
ILSVRC2012_val_00030010.jpeg: class id(s): [80, 83, 136, 23, 93], score(s): [0.84, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00], label_name(s): ['black grouse', 'prairie chicken, prairie grouse, prairie fowl', 'European gallinule, Porphyrio porphyrio', 'vulture', 'hornbill']
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```
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<a name="4.3"></a>
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### 4.3 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](../inference_deployment/cpp_deploy.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](../inference_deployment/cpp_deploy_on_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="4.4"></a>
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### 4.4 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](../inference_deployment/paddle_serving_deploy.md)来完成相应的部署工作。
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<a name="4.5"></a>
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### 4.5 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](../inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)来完成相应的部署工作。
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<a name="4.6"></a>
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### 4.6 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](../../../deploy/paddle2onnx/readme.md)来完成相应的部署工作。
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