更换文档检测模型

2024-08-27 14:42:45 +08:00
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--- a/paddle_detection/deploy/auto_compression/README.md
+++ b/paddle_detection/deploy/auto_compression/README.md
@@ -0,0 +1,186 @@
+# 自动化压缩
+
+目录：
+- [1.简介](#1简介)
+- [2.Benchmark](#2Benchmark)
+- [3.开始自动压缩](#自动压缩流程)
+  - [3.1 环境准备](#31-准备环境)
+  - [3.2 准备数据集](#32-准备数据集)
+  - [3.3 准备预测模型](#33-准备预测模型)
+  - [3.4 测试模型精度](#34-测试模型精度)
+  - [3.5 自动压缩并产出模型](#35-自动压缩并产出模型)
+- [4.预测部署](#4预测部署)
+
+## 1. 简介
+本示例使用PaddleDetection中Inference部署模型进行自动化压缩，使用的自动化压缩策略为量化蒸馏。
+
+
+## 2.Benchmark
+
+### PP-YOLOE+
+
+| 模型  | Base mAP | 离线量化mAP | ACT量化mAP | TRT-FP32 | TRT-FP16 | TRT-INT8 |  配置文件 | 量化模型  |
+| :-------- |:-------- |:--------: | :---------------------: | :----------------: | :----------------: | :---------------: | :----------------------: | :---------------------: |
+| PP-YOLOE+_s	 | 43.7  |  - | 42.9  |   -  |   -   |  -  |  [config](./configs/ppyoloe_plus_s_qat_dis.yaml) | [Quant Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/deploy/Inference/ppyoloe_plus_s_qat_dis.tar) |
+| PP-YOLOE+_m | 49.8  |  - | 49.3  |   -  |   -   |  -  |  [config](./configs/ppyoloe_plus_m_qat_dis.yaml) | [Quant Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/deploy/Inference/ppyoloe_plus_m_qat_dis.tar) |
+| PP-YOLOE+_l | 52.9  |  - | 52.6  |   -  |   -   |  -  |  [config](./configs/ppyoloe_plus_l_qat_dis.yaml) | [Quant Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/deploy/Inference/ppyoloe_plus_l_qat_dis.tar) |
+| PP-YOLOE+_x | 54.7  |  - | 54.4  |   -  |   -   |  -  |  [config](./configs/ppyoloe_plus_x_qat_dis.yaml) | [Quant Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/deploy/Inference/ppyoloe_plus_x_qat_dis.tar) |
+
+- mAP的指标均在COCO val2017数据集中评测得到，IoU=0.5:0.95。
+
+### YOLOv8
+
+| 模型  | Base mAP | 离线量化mAP | ACT量化mAP | TRT-FP32 | TRT-FP16 | TRT-INT8 |  配置文件 | 量化模型  |
+| :-------- |:-------- |:--------: | :---------------------: | :----------------: | :----------------: | :---------------: | :----------------------: | :---------------------: |
+| YOLOv8-s | 44.9 |  43.9 | 44.3  |   9.27ms  |   4.65ms   |  **3.78ms**  |  [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/yolov8_s_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/yolov8_s_500e_coco_trt_nms_quant.tar) |
+
+**注意：**
+- 表格中YOLOv8模型均为带NMS的模型，可直接在TRT中部署，如果需要对齐测试标准，需要测试不带NMS的模型。
+- mAP的指标均在COCO val2017数据集中评测得到，IoU=0.5:0.95。
+- 表格中的性能在Tesla T4的GPU环境下测试，并且开启TensorRT，batch_size=1。
+
+### PP-YOLOE
+
+| 模型  | Base mAP | 离线量化mAP | ACT量化mAP | TRT-FP32 | TRT-FP16 | TRT-INT8 |  配置文件 | 量化模型  |
+| :-------- |:-------- |:--------: | :---------------------: | :----------------: | :----------------: | :---------------: | :----------------------: | :---------------------: |
+| PP-YOLOE-l | 50.9  |  - | 50.6  |   11.2ms  |   7.7ms   |  **6.7ms**  |  [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/deploy/auto_compression/configs/ppyoloe_l_qat_dis.yaml) | [Quant Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/ppyoloe_crn_l_300e_coco_quant.tar) |
+| PP-YOLOE-SOD | 38.5  |  - | 37.6  |   -  |   -   |  -  |  [config](./configs/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025_qat.yml) | [Quant Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/ppyoloe_sod_visdrone.tar) |
+
+git
+- PP-YOLOE-l mAP的指标在COCO val2017数据集中评测得到，IoU=0.5:0.95。
+- PP-YOLOE-l模型在Tesla V100的GPU环境下测试，并且开启TensorRT，batch_size=1，包含NMS，测试脚本是[benchmark demo](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/deploy/python)。
+- PP-YOLOE-SOD 的指标在VisDrone-DET数据集切图后的COCO格式[数据集](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/visdrone_sliced.zip)中评测得到，IoU=0.5:0.95。定义文件[ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml](../../configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml)
+
+### PP-PicoDet
+
+| 模型  | 策略 | mAP | FP32 | FP16 | INT8 |  配置文件 | 模型  |
+| :-------- |:-------- |:--------: | :----------------: | :----------------: | :---------------: | :----------------------: | :---------------------: |
+| PicoDet-S-NPU | Baseline | 30.1   |   -   |  -  |  -  | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/picodet/picodet_s_416_coco_npu.yml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/picodet_s_416_coco_npu.tar) |
+| PicoDet-S-NPU |  量化训练 | 29.7  |   -  |   -   |  -  |  [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/demo/full_quantization/detection/configs/picodet_s_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/picodet_s_npu_quant.tar) |
+
+- mAP的指标均在COCO val2017数据集中评测得到，IoU=0.5:0.95。
+
+### RT-DETR
+
+| 模型              | Base mAP | ACT量化mAP | TRT-FP32 | TRT-FP16 |  TRT-INT8  |                           配置文件                           |                           量化模型                           |
+| :---------------- | :------- | :--------: | :------: | :------: | :--------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
+| RT-DETR-R50       | 53.1     |    53.0    | 32.05ms  |  9.12ms  | **6.96ms** | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/rtdetr_r50vd_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/rtdetr_r50vd_6x_coco_quant.tar) |
+| RT-DETR-R101      | 54.3     |    54.1    | 54.13ms  | 12.68ms  | **9.20ms** | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/rtdetr_r101vd_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/rtdetr_r101vd_6x_coco_quant.tar) |
+| RT-DETR-HGNetv2-L | 53.0     |    52.9    | 26.16ms  |  8.54ms  | **6.65ms** | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/rtdetr_hgnetv2_l_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco_quant.tar) |
+| RT-DETR-HGNetv2-X | 54.8     |    54.6    | 49.22ms  | 12.50ms  | **9.24ms** | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/rtdetr_hgnetv2_x_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco_quant.tar) |
+
+- 上表测试环境：Tesla T4，TensorRT 8.6.0，CUDA 11.7，batch_size=1。
+
+| 模型              | Base mAP | ACT量化mAP | TRT-FP32 | TRT-FP16 |  TRT-INT8  |                           配置文件                           |                           量化模型                           |
+| :---------------- | :------- | :--------: | :------: | :------: | :--------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
+| RT-DETR-R50       | 53.1     |    53.0    |  9.64ms  |  5.00ms  | **3.99ms** | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/rtdetr_r50vd_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/rtdetr_r50vd_6x_coco_quant.tar) |
+| RT-DETR-R101      | 54.3     |    54.1    | 14.93ms  |  7.15ms  | **5.12ms** | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/rtdetr_r101vd_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/rtdetr_r101vd_6x_coco_quant.tar) |
+| RT-DETR-HGNetv2-L | 53.0     |    52.9    |  8.17ms  |  4.77ms  | **4.00ms** | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/rtdetr_hgnetv2_l_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/rtdetr_hgnetv2_l_6x_coco_quant.tar) |
+| RT-DETR-HGNetv2-X | 54.8     |    54.6    | 12.81ms  |  6.97ms  | **5.32ms** | [config](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto_compression/detection/configs/rtdetr_hgnetv2_x_qat_dis.yaml) | [Model](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/rtdetr_hgnetv2_x_6x_coco_quant.tar) |
+
+- 上表测试环境：A10，TensorRT 8.6.0，CUDA 11.6，batch_size=1。
+- mAP的指标均在COCO val2017数据集中评测得到，IoU=0.5:0.95。
+
+## 3. 自动压缩流程
+
+#### 3.1 准备环境
+- PaddlePaddle >= 2.4 （可从[Paddle官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html)下载安装）
+- PaddleSlim >= 2.4.1
+- PaddleDet >= 2.5
+- opencv-python
+
+安装paddlepaddle：
+```shell
+# CPU
+pip install paddlepaddle
+# GPU
+pip install paddlepaddle-gpu
+```
+
+安装paddleslim：
+```shell
+pip install paddleslim
+```
+
+安装paddledet：
+```shell
+pip install paddledet
+```
+
+**注意：** YOLOv8模型的自动化压缩需要依赖安装最新[Develop Paddle](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/linux-pip.html)和[Develop PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim#%E5%AE%89%E8%A3%85)版本。
+
+#### 3.2 准备数据集
+
+本案例默认以COCO数据进行自动压缩实验，如果自定义COCO数据，或者其他格式数据，请参考[数据准备文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/docs/tutorials/data/PrepareDataSet.md) 来准备数据。
+
+如果数据集为非COCO格式数据，请修改[configs](./configs)中reader配置文件中的Dataset字段。
+
+以PP-YOLOE模型为例，如果已经准备好数据集，请直接修改[./configs/yolo_reader.yml]中`EvalDataset`的`dataset_dir`字段为自己数据集路径即可。
+
+#### 3.3 准备预测模型
+
+预测模型的格式为：`model.pdmodel` 和 `model.pdiparams`两个，带`pdmodel`的是模型文件，带`pdiparams`后缀的是权重文件。
+
+
+根据[PaddleDetection文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/docs/tutorials/GETTING_STARTED_cn.md#8-%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AF%BC%E5%87%BA) 导出Inference模型，具体可参考下方PP-YOLOE模型的导出示例：
+- 下载代码
+```
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
+```
+- 导出预测模型
+
+PPYOLOE-l模型，包含NMS：如快速体验，可直接下载[PP-YOLOE-l导出模型](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/ppyoloe_crn_l_300e_coco.tar)
+```shell
+python tools/export_model.py \
+        -c configs/ppyoloe/ppyoloe_crn_l_300e_coco.yml \
+        -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_300e_coco.pdparams \
+        trt=True \
+```
+
+YOLOv8-s模型，包含NMS，具体可参考[YOLOv8模型文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleYOLO/tree/release/2.5/configs/yolov8), 然后执行：
+```shell
+python tools/export_model.py \
+        -c configs/yolov8/yolov8_s_500e_coco.yml \
+        -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/yolov8_s_500e_coco.pdparams \
+        trt=True
+```
+
+如快速体验，可直接下载[YOLOv8-s导出模型](https://bj.bcebos.com/v1/paddle-slim-models/act/yolov8_s_500e_coco_trt_nms.tar)
+
+#### 3.4 自动压缩并产出模型
+
+蒸馏量化自动压缩示例通过run.py脚本启动，会使用接口```paddleslim.auto_compression.AutoCompression```对模型进行自动压缩。配置config文件中模型路径、蒸馏、量化、和训练等部分的参数，配置完成后便可对模型进行量化和蒸馏。具体运行命令为：
+
+- 单卡训练：
+```
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
+python run.py --config_path=./configs/ppyoloe_l_qat_dis.yaml --save_dir='./output/'
+```
+
+- 多卡训练：
+```
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 python -m paddle.distributed.launch --log_dir=log --gpus 0,1,2,3 run.py \
+          --config_path=./configs/ppyoloe_l_qat_dis.yaml --save_dir='./output/'
+```
+
+#### 3.5 测试模型精度
+
+使用eval.py脚本得到模型的mAP：
+```
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
+python eval.py --config_path=./configs/ppyoloe_l_qat_dis.yaml
+```
+
+使用paddle inference并使用trt int8得到模型的mAP:
+```
+export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
+python paddle_inference_eval.py --model_path ./output/ --reader_config configs/ppyoloe_reader.yml --precision int8 --use_trt=True
+```
+
+**注意**：
+- 要测试的模型路径可以在配置文件中`model_dir`字段下进行修改。
+- --precision 默认为paddle，如果使用trt，需要设置--use_trt=True，同时--precision 可设置为fp32/fp16/int8
+
+## 4.预测部署
+
+- 可以参考[PaddleDetection部署教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4/deploy)，GPU上量化模型开启TensorRT并设置trt_int8模式进行部署。