PULC 车辆属性识别模型

1. 模型和应用场景介绍

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、可落地的车辆属性识别模型。该模型可以广泛应用于车辆识别、道路监控等场景。

下表列出了不同车辆属性识别模型的相关指标，前三行展现了使用 Res2Net200_vd_26w_4s、 ResNet50、MobileNetV3_small_x0_35 作为 backbone 训练得到的模型的相关指标，第四行至第七行依次展现了替换 backbone 为 PPLCNet_x1_0、使用 SSLD 预训练模型、使用 SSLD 预训练模型 + EDA 策略、使用 SSLD 预训练模型 + EDA 策略 + SKL-UGI 知识蒸馏策略训练得到的模型的相关指标。

模型	mA（%）	延时（ms）	存储（M）	策略
Res2Net200_vd_26w_4s	91.36	79.46	293	使用ImageNet预训练模型
ResNet50	89.98	12.83	92	使用ImageNet预训练模型
MobileNetV3_small_x0_35	87.41	2.91	2.8	使用ImageNet预训练模型
PPLCNet_x1_0	89.57	2.36	7.2	使用ImageNet预训练模型
PPLCNet_x1_0	90.07	2.36	7.2	使用SSLD预训练模型
PPLCNet_x1_0	90.59	2.36	7.2	使用SSLD预训练模型+EDA策略
PPLCNet_x1_0	90.81	2.36	7.2	使用SSLD预训练模型+EDA策略+SKL-UGI知识蒸馏策略

从表中可以看出，backbone 为 Res2Net200_vd_26w_4s 时精度较高，但是推理速度较慢。将 backbone 替换为轻量级模型 MobileNetV3_small_x0_35 后，速度可以大幅提升，但是精度下降明显。将 backbone 替换为 PPLCNet_x1_0 时，精度提升 2 个百分点，同时速度也提升 23% 左右。在此基础上，使用 SSLD 预训练模型后，在不改变推理速度的前提下，精度可以提升约 0.5 个百分点，进一步地，当融合EDA策略后，精度可以再提升 0.52 个百分点，最后，在使用 SKL-UGI 知识蒸馏后，精度可以继续提升 0.23 个百分点。此时，PPLCNet_x1_0 的精度与 Res2Net200_vd_26w_4s 仅相差 0.55 个百分点，但是速度快 32 倍。关于 PULC 的训练方法和推理部署方法将在下面详细介绍。

备注：

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。
关于PP-LCNet的介绍可以参考PP-LCNet介绍，相关论文可以查阅PP-LCNet paper。

2. 模型快速体验

2.1 安装 paddlepaddle

您的机器安装的是 CUDA9 或 CUDA10，请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

您的机器是CPU，请运行以下命令安装

python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多的版本需求，请参照飞桨官网安装文档中的说明进行操作。

2.2 安装 paddleclas

使用如下命令快速安装 paddleclas

pip3 install paddleclas

2.3 预测

点击这里下载 demo 数据并解压，然后在终端中切换到相应目录。

使用命令行快速预测

paddleclas --model_name=vehicle_attribute --infer_imgs=pulc_demo_imgs/vehicle_attribute/0002_c002_00030670_0.jpg

结果如下：

>>> result
attributes: Color: (yellow, prob: 0.9893476963043213), Type: (hatchback, prob: 0.9734097719192505), output: [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], filename: pulc_demo_imgs/vehicle_attribute/0002_c002_00030670_0.jpg
Predict complete!

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。

在 Python 代码中预测

import paddleclas
model = paddleclas.PaddleClas(model_name="vehicle_attribute")
result = model.predict(input_data="pulc_demo_imgs/vehicle_attribute/0002_c002_00030670_0.jpg")
print(next(result))

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="vehicle_attribute", batch_size=2), 使用默认的代码返回结果示例如下：

>>> result
[{'attributes': 'Color: (yellow, prob: 0.9893476963043213), Type: (hatchback, prob: 0.9734097719192505)', 'output': [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], 'filename': 'pulc_demo_imgs/vehicle_attribute/0002_c002_00030670_0.jpg'}]

3. 模型训练、评估和预测

3.1 环境配置

安装：请先参考文档环境准备配置 PaddleClas 运行环境。

3.2 数据准备

3.2.1 数据集来源

本案例中所使用的数据为VeRi 数据集。

3.2.2 数据集获取

部分数据可视化如下所示。

首先从VeRi数据集官网中申请并下载数据，放在PaddleClas的dataset目录下，数据集目录名为VeRi，使用下面的命令进入该文件夹。

cd PaddleClas/dataset/VeRi/

然后使用下面的代码转换label（可以在python终端中执行下面的命令，也可以将其写入一个文件，然后使用python3 convert.py的方式运行该文件）。

import os
from xml.dom.minidom import parse

vehicleids = []

def convert_annotation(input_fp, output_fp, subdir):
    in_file = open(input_fp)
    list_file = open(output_fp, 'w')
    tree = parse(in_file)

    root = tree.documentElement

    for item in root.getElementsByTagName("Item"):  
        label = ['0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0']
        if item.hasAttribute("imageName"):
            name = item.getAttribute("imageName")
        if item.hasAttribute("vehicleID"):
            vehicleid = item.getAttribute("vehicleID")
            if vehicleid not in vehicleids :
                vehicleids.append(vehicleid)
            vid = vehicleids.index(vehicleid)
        if item.hasAttribute("colorID"):
            colorid = int (item.getAttribute("colorID"))
            label[colorid-1] = '1'
        if item.hasAttribute("typeID"):
            typeid = int (item.getAttribute("typeID"))
            label[typeid+9] = '1'
        label = ','.join(label)
        list_file.write(os.path.join(subdir, name)  + "\t" + label + "\n")

    list_file.close()

convert_annotation('train_label.xml', 'train_list.txt', 'image_train')  #imagename vehiclenum colorid typeid
convert_annotation('test_label.xml', 'test_list.txt', 'image_test')

执行上述命令后，VeRi目录中具有以下数据：

VeRi
├── image_train
│   ├── 0001_c001_00016450_0.jpg
│   ├── 0001_c001_00016460_0.jpg
│   ├── 0001_c001_00016470_0.jpg
...
├── image_test
│   ├── 0002_c002_00030600_0.jpg
│   ├── 0002_c002_00030605_1.jpg
│   ├── 0002_c002_00030615_1.jpg
...
...
├── train_list.txt
├── test_list.txt
├── train_label.xml
├── test_label.xml

其中train/和test/分别为训练集和验证集。train_list.txt和test_list.txt分别为训练集和验证集的转换后用于训练的标签文件。

3.3 模型训练

在 ppcls/configs/PULC/vehicle_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：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/vehicle_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml

验证集的最佳指标在 90.59% 左右（数据集较小，一般有0.3%左右的波动）。

3.4 模型评估

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。

python3 tools/eval.py \
    -c ./ppcls/configs/PULC/vehicle_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
    -o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model"

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。

3.5 模型预测

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：

python3 tools/infer.py \
    -c ./ppcls/configs/PULC/vehicle_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output/DistillationModel/best_model

输出结果如下：

[{'attr': 'Color: (yellow, prob: 0.9893478155136108), Type: (hatchback, prob: 0.9734100103378296)', 'pred': [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0], 'file_name': './deploy/images/PULC/vehicle_attribute/0002_c002_00030670_0.jpg'}]

备注：

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。
默认是对 ./deploy/images/PULC/vehicle_attribute/0002_c002_00030670_0.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。

4. 模型压缩

4.1 SKL-UGI 知识蒸馏

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。

4.1.1 教师模型训练

复用 ppcls/configs/PULC/vehicle_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml 中的超参数，训练教师模型，训练脚本如下：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/vehicle_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
        -o Arch.name=ResNet101_vd

验证集的最佳指标为 91.60% 左右，当前教师模型最好的权重保存在 output/ResNet101_vd/best_model.pdparams。

4.1.2 蒸馏训练

配置文件ppcls/configs/PULC/vehicle_attribute/PPLCNet_x1_0_distillation.yaml提供了SKL-UGI知识蒸馏策略的配置。该配置将ResNet101_vd当作教师模型，PPLCNet_x1_0当作学生模型。训练脚本如下：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/PULC/vehicle_attribute/PPLCNet_x1_0_distillation.yaml \
        -o Arch.models.0.Teacher.pretrained=output/ResNet101_vd/best_model

验证集的最佳指标为 90.81% 左右，当前模型最好的权重保存在 output/DistillationModel/best_model_student.pdparams。

5. 超参搜索

在 3.3 节和 4.1 节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来获得更好的训练超参数。

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。

6. 模型推理部署

6.1 推理模型准备

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。

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 模型的方式。

6.1.1 基于训练得到的权重导出 inference 模型

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：

python3 tools/export_model.py \
    -c ./ppcls/configs/PULC/vehicle_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output/DistillationModel/best_model_student \
    -o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_vehicle_attribute_infer

执行完该脚本后会在 deploy/models/ 下生成 PPLCNet_x1_0_vehicle_attributeibute_infer 文件夹，models 文件夹下应有如下文件结构：

└── PPLCNet_x1_0_vehicle_attribute_infer
    ├── inference.pdiparams
    ├── inference.pdiparams.info
    └── inference.pdmodel

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。

6.1.2 直接下载 inference 模型

6.1.1 小节提供了导出 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。

cd deploy/models
# 下载 inference 模型并解压
wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/vehicle_attribute_infer.tar && tar -xf vehicle_attribute_infer.tar

解压完毕后，models 文件夹下应有如下文件结构：

├── vehicle_attribute_infer
│   ├── inference.pdiparams
│   ├── inference.pdiparams.info
│   └── inference.pdmodel

6.2 基于 Python 预测引擎推理

6.2.1 预测单张图像

返回 deploy 目录：

cd ../

运行下面的命令，对图像 ./images/PULC/vehicle_attribute/0002_c002_00030670_0.jpg 进行车辆属性识别。

# 使用下面的命令使用 GPU 进行预测
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/vehicle_attribute/inference_vehicle_attribute.yaml -o Global.use_gpu=True
# 使用下面的命令使用 CPU 进行预测
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/vehicle_attribute/inference_vehicle_attribute.yaml -o Global.use_gpu=False

输出结果如下。

0002_c002_00030670_0.jpg:	 {'attributes': 'Color: (yellow, prob: 0.9893478155136108), Type: (hatchback, prob: 0.9734099507331848)', 'output': [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]}

6.2.2 基于文件夹的批量预测

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。

# 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
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/vehicle_attribute/inference_vehicle_attribute.yaml -o Global.infer_imgs="./images/PULC/vehicle_attribute/"

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。

0002_c002_00030670_0.jpg:	 {'attributes': 'Color: (yellow, prob: 0.9893476963043213), Type: (hatchback, prob: 0.9734097719192505)', 'output': [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]}
0014_c012_00040750_0.jpg:	 {'attributes': 'Color: (red, prob: 0.999872088432312), Type: (sedan, prob: 0.999976634979248)', 'output': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]}

6.3 基于 C++ 预测引擎推理

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 编译指南完成相应的预测库编译和模型预测工作。

6.4 服务化部署

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。

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来完成相应的部署工作。

6.5 端侧部署

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。

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来完成相应的部署工作。

6.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测

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。

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 模型转换与预测来完成相应的部署工作。

PaddlePaddle / PaddleClas

PULC 车辆属性识别模型

目录

1. 模型和应用场景介绍

2. 模型快速体验

2.1 安装 paddlepaddle

2.2 安装 paddleclas

2.3 预测

3. 模型训练、评估和预测

3.1 环境配置

3.2 数据准备

3.2.1 数据集来源

3.2.2 数据集获取

3.3 模型训练

3.4 模型评估

3.5 模型预测

4. 模型压缩

4.1 SKL-UGI 知识蒸馏

4.1.1 教师模型训练

4.1.2 蒸馏训练

5. 超参搜索

6. 模型推理部署

6.1 推理模型准备

6.1.1 基于训练得到的权重导出 inference 模型

6.1.2 直接下载 inference 模型

6.2 基于 Python 预测引擎推理

6.2.1 预测单张图像

6.2.2 基于文件夹的批量预测

6.3 基于 C++ 预测引擎推理

6.4 服务化部署

6.5 端侧部署

6.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测

简介

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1. 模型和应用场景介绍

2. 模型快速体验

2.1 安装 paddlepaddle

2.2 安装 paddleclas

2.3 预测

3. 模型训练、评估和预测

3.1 环境配置

3.2 数据准备

3.2.1 数据集来源

3.2.2 数据集获取

3.3 模型训练

3.4 模型评估

3.5 模型预测

4. 模型压缩

4.1 SKL-UGI 知识蒸馏

4.1.1 教师模型训练

4.1.2 蒸馏训练

5. 超参搜索

6. 模型推理部署

6.1 推理模型准备

6.1.1 基于训练得到的权重导出 inference 模型

6.1.2 直接下载 inference 模型

6.2 基于 Python 预测引擎推理

6.2.1 预测单张图像

6.2.2 基于文件夹的批量预测

6.3 基于 C++ 预测引擎推理

6.4 服务化部署

6.5 端侧部署

6.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测

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