PeleeNet 系列模型是基于 DenseNet 网络所提出的稠密链接的思想,对 DenseNet 网络进行结构上的优化所得到,在模型性能和效率之间取得了较好的平衡,因此可以视为是 DenseNet 的轻量化版本。论文地址。
Models | Top1 | Top5 | Reference top1 |
Reference top5 |
FLOPs (G) |
Params (M) |
---|---|---|---|---|---|---|
PeleeNet | 0.7153 | 0.9040 | 0.716 | - | 0.514 | 2.812 |
敬请期待。
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/DeiT/
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。
备注: 由于 DeiT 系列模型默认使用的 GPU 数量为 8 个,所以在训练时,需要指定8个GPU,如python3 -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" tools/train.py -c xxx.yaml
, 如果使用 4 个 GPU 训练,默认学习率需要减小一半,精度可能有损。
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。
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。
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。
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。