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# MixNet 系列
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## 目录
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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 模型指标](#1.2)
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- [1.3 Benchmark](#1.3)
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- [1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度](#1.3.1)
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- [2. 模型快速体验](#2)
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- [3. 模型训练、评估和预测](#3)
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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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- [4.2 基于 Python 预测引擎推理](#4.2)
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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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### 1.1 模型简介
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MixNet 是谷歌出的一篇关于轻量级网络的文章，主要工作就在于探索不同大小的卷积核的组合。作者发现目前网络有以下两个问题：
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- 小的卷积核感受野小，参数少，但是准确率不高
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- 大的卷积核感受野大，准确率相对略高，但是参数也相对增加了很多
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为了解决上面两个问题，文中提出一种新的混合深度分离卷积(MDConv)(mixed depthwise convolution)，将不同的核大小混合在一个卷积运算中，并且基于 AutoML 的搜索空间，提出了一系列的网络叫做 MixNets，在 ImageNet 上取得了较好的效果。[论文地址](https://arxiv.org/pdf/1907.09595.pdf)
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<a name='1.2'></a>
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### 1.2 模型指标
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| Models | Top1 | Top5 | Reference<br>top1| Reference<br>top5 | FLOPs<br>(M) | Params<br/>(M) |
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|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|----|
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| MixNet_S | 76.28 | 92.99 | 75.8 | - | 252.977 | 4.167 |
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| MixNet_M | 77.67 | 93.64 | 77.0 | - | 357.119 | 5.065 |
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| MixNet_L | 78.60 | 94.37 | 78.9 | - | 579.017 | 7.384 |
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**备注：** PaddleClas 所提供的该系列模型的预训练模型权重，均是基于其官方提供的权重转得。
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### 1.3 Benchmark
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<a name='1.3.1'></a>
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#### 1.3.1 基于 V100 GPU 的预测速度
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| Models | Size | Latency(ms)<br>bs=1 | Latency(ms)<br>bs=4 | Latency(ms)<br>bs=8 |
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| -------- | ----------------- | ------------------------------ | ------------------------------ | ------------------------------ |
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| MixNet_S | 224 | 2.31 | 3.63 | 5.20 |
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| MixNet_M | 224 | 2.84 | 4.60 | 6.62 |
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| MixNet_L | 224 | 3.16 | 5.55 | 8.03 |
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**备注：** 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT。
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<a name="2"></a>
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## 2. 模型快速体验
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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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<a name="3"></a>
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## 3. 模型训练、评估和预测
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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/MixNet/` 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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<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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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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<a name="4.2"></a>
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### 4.2 基于 Python 预测引擎推理
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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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<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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