GhostNet 是华为于 2020 年提出的一种全新的轻量化网络结构，通过引入 ghost module，大大减缓了传统深度网络中特征的冗余计算问题，使得网络的参数量和计算量大大降低。
目前 PaddleClas 开源的的移动端系列的预训练模型一共有 35 个，其指标如图所示。从图片可以看出，越新的轻量级模型往往有更优的表现，MobileNetV3 代表了目前主流的轻量级神经网络结构。在 MobileNetV3 中，作者为了获得更高的精度，在 global-avg-pooling 后使用了 1x1 的卷积。该操作大幅提升了参数量但对计算量影响不大，所以如果从存储角度评价模型的优异程度，MobileNetV3 优势不是很大，但由于其更小的计算量，使得其有更快的推理速度。此外，我们模型库中的 ssld 蒸馏模型表现优异，从各个考量角度下，都刷新了当前轻量级模型的精度。由于 MobileNetV3 模型结构复杂，分支较多，对 GPU 并不友好，GPU 预测速度不如 MobileNetV1。GhostNet 于 2020 年提出，通过引入 ghost 的网络设计理念，大大降低了计算量和参数量，同时在精度上也超过前期最高的 MobileNetV3 网络结构。
| Models | Top1 | Top5 | Reference top1 |
Reference top5 |
FLOPs (G) |
Params (M) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GhostNet_x0_5 | 0.668 | 0.869 | 0.662 | 0.866 | 0.082 | 2.600 |
| GhostNet_x1_0 | 0.740 | 0.916 | 0.739 | 0.914 | 0.294 | 5.200 |
| GhostNet_x1_3 | 0.757 | 0.925 | 0.757 | 0.927 | 0.440 | 7.300 |
| GhostNet_x1_3_ssld | 0.794 | 0.945 | 0.757 | 0.927 | 0.440 | 7.300 |
| Models | SD855 time(ms) bs=1, thread=1 |
SD855 time(ms) bs=1, thread=2 |
SD855 time(ms) bs=1, thread=4 |
Storage Size(M) |
|---|---|---|---|---|
| GhostNet_x0_5 | 5.28 | 3.95 | 3.29 | 10.000 |
| GhostNet_x1_0 | 12.89 | 8.66 | 6.72 | 20.000 |
| GhostNet_x1_3 | 19.16 | 12.25 | 9.40 | 29.000 |
| GhostNet_x1_3_ssld | 19.16 | 17.85 | 10.18 | 29.000 |
| Models | Crop Size | Resize Short Size | FP32 Batch Size=1 (ms) |
FP32 Batch Size=4 (ms) |
FP32 Batch Size=8 (ms) |
|---|---|---|---|---|---|
| GhostNet_x0_5 | 224 | 256 | 1.66 | 2.24 | 2.73 |
| GhostNet_x1_0 | 224 | 256 | 1.69 | 2.73 | 3.81 |
| GhostNet_x1_3 | 224 | 256 | 1.84 | 2.88 | 3.94 |
| GhostNet_x1_3_ssld | 224 | 256 | 1.85 | 3.17 | 4.29 |
备注： 精度类型为 FP32，推理过程使用 TensorRT。
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。
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/GhostNet/ 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。
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。
Inference 的获取可以参考 ResNet50 推理模型准备 。
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 。
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。
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。
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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。
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