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Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design

目录

1. 简介

这是一个PaddlePaddle实现的 MobileNeXt 。

论文: Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design

参考repo: MobileNeXt & rethinking_bottleneck_design

在此非常感谢zhoudaquan和yitutech-opensource等人的贡献，提高了本repo复现论文的效率。

2. 数据集和复现精度

2.1 数据集

ImageNet项目是一个大型视觉数据库，用于视觉目标识别研究任务，该项目已手动标注了 1400 多万张图像。ImageNet-1k 是 ImageNet 数据集的子集，其包含 1000 个类别。训练集包含 1281167 个图像数据，验证集包含 50000 个图像数据。2010 年以来，ImageNet 项目每年举办一次图像分类竞赛，即 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。挑战赛使用的数据集即为 ImageNet-1k。到目前为止，ImageNet-1k 已经成为计算机视觉领域发展的最重要的数据集之一，其促进了整个计算机视觉的发展，很多计算机视觉下游任务的初始化模型都是基于该数据集训练得到的。

数据集 训练集大小 测试集大小 类别数 备注
ImageNet1k 1.2M 50k 1000

2.2 复现精度

模型 epochs top1 acc (参考精度) (复现精度) 权重 | 训练日志
MobileNeXt-1.0 200 74.022 74.022 checkpoint-best.pd | log.txt

权重及训练日志下载地址：百度网盘

3. 准备数据与环境

3.1 准备环境

硬件和框架版本等环境的要求如下：

  • 硬件：4 * 3090
  • 框架：
    • PaddlePaddle == 2.3.1
    • Pillow == 8.4.0
  • 安装paddlepaddle
# 安装GPU版本的Paddle
pip install paddlepaddle-gpu==2.3.1

更多安装方法可以参考：Paddle安装指南。

  • 下载代码
git clone https://github.com/flytocc/MobileNeXt-paddle.git
cd MobileNeXt-paddle
  • 安装requirements
pip install -r requirements.txt

3.2 准备数据

参考 2.1 数据集，从官方下载数据后，按如下格式组织数据，即可在 PaddleClas 中使用 ImageNet1k 数据集进行训练。

imagenet/
    |_ train/
    |  |_ n01440764
    |  |  |_ n01440764_10026.JPEG
    |  |  |_ ...
    |  |_ ...
    |  |
    |  |_ n15075141
    |     |_ ...
    |     |_ n15075141_9993.JPEG
    |_ val/
    |  |_ ILSVRC2012_val_00000001.JPEG
    |  |_ ...
    |  |_ ILSVRC2012_val_00050000.JPEG
    |_ train_list.txt
    |_ val_list.txt

4. 开始使用

4.1 模型训练

  • 单机多卡训练
python -m paddle.distributed.launch --gpus=0,1,2,3 \
    train.py \
    /path/to/imagenet/ \
    --config configs/train/mobilenext/MobileNeXt_100.yaml \
    # --log_wandb --wandb_project MobileNeXt_100 \
    # --cls_label_path_train /path/to/train_list.txt \
    # --cls_label_path_val /path/to/val_list.txt \

ps: 如果未指定cls_label_path_train/cls_label_path_val，会读取data_dir下train/val里的图片作为train-set/val-set。

部分训练日志如下所示。

Epoch: [15]  [1900/2502]  eta: 0:02:56  lr: 0.099087  loss: 3.1850 (3.1407)  time: 0.2930  data: 0.0017
Epoch: [15]  [1950/2502]  eta: 0:02:41  lr: 0.099087  loss: 3.1298 (3.1401)  time: 0.2977  data: 0.0017

4.2 模型评估

python eval.py \
    /path/to/imagenet/ \
    # --cls_label_path_val /path/to/val_list.txt \
    --model MobileNeXt_100 \
    --batch_size 256 \
    --interpolation bicubic \
    --resume $TRAINED_MODEL

ps: 如果未指定cls_label_path_val，会读取data_dir/val里的图片作为val-set。

4.3 模型预测

python predict.py \
    --infer_imgs ./demo/ILSVRC2012_val_00020010.JPEG \
    --model MobileNeXt_100 \
    --interpolation bicubic \
    --resume $TRAINED_MODEL

最终输出结果为

[{'class_ids': [178, 211, 246, 236, 209], 'scores': [0.8502025604248047, 0.01571478880941868, 0.013417884707450867, 0.003637149930000305, 0.003541758982464671], 'file_name': './demo/ILSVRC2012_val_00020010.JPEG', 'label_names': ['Weimaraner', 'vizsla, Hungarian pointer', 'Great Dane', 'Doberman, Doberman pinscher', 'Chesapeake Bay retriever']}]

表示预测的类别为Weimaraner（魏玛猎狗），ID是178，置信度为0.8502025604248047。

4.4 模型导出

python export_model.py \
    --model MobileNeXt_100 \
    --output /path/to/save/export_model/ \
    --resume $TRAINED_MODEL

python infer.py \
    --interpolation bicubic \
    --model_file /path/to/save/export_model/model.pdmodel \
    --params_file /path/to/save/export_model/model.pdiparams \
    --input_file ./demo/ILSVRC2012_val_00020010.JPEG

输出结果为

[{'class_ids': [178, 211, 246, 236, 209], 'scores': [0.8507419228553772, 0.015670042484998703, 0.013438238762319088, 0.0036271170247346163, 0.0035393161233514547], 'file_name': './demo/ILSVRC2012_val_00020010.JPEG', 'label_names': ['Weimaraner', 'vizsla, Hungarian pointer', 'Great Dane', 'Doberman, Doberman pinscher', 'Chesapeake Bay retriever']}]

表示预测的类别为Weimaraner（魏玛猎狗），ID是178，置信度为0.8507419228553772。与predict.py结果的误差在正常范围内。

5. License

This project is released under BSD License.

6. 参考链接与文献

  1. Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design: https://arxiv.org/pdf/2007.02269.pdf
  2. MobileNeXt: https://github.com/yitu-opensource/MobileNeXt
  3. rethinking_bottleneck_design: https://github.com/zhoudaquan/rethinking_bottleneck_design
@article{zhou2020rethinking,
  title={Rethinking Bottleneck Structure for Efficient Mobile Network Design},
  author={Zhou, Daquan and Hou, Qibin and Chen, Yunpeng and Feng, Jiashi and Yan, Shuicheng},
  journal={ECCV, August},
  year={2020}
}