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、可落地的人体属性识别模型。该模型可以广泛应用于行人分析、行人跟踪等场景。
下表列出了不同人体属性识别模型的相关指标，前三行展现了使用 SwinTransformer_tiny、Res2Net200_vd_26w_4s 和 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 | 81.25 | 77.51 | 293 | 使用ImageNet预训练模型 |
| SwinTransformer_tiny | 80.17 | 89.51 | 111 | 使用ImageNet预训练模型 |
| MobileNetV3_small_x0_35 | 70.79 | 2.90 | 1.7 | 使用ImageNet预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 76.31 | 2.01 | 7.1 | 使用ImageNet预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 77.31 | 2.01 | 7.1 | 使用SSLD预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 77.71 | 2.01 | 7.1 | 使用SSLD预训练模型+EDA策略 |
| PPLCNet_x1_0 | 78.59 | 2.01 | 7.1 | 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 和 SwinTransformer_tiny 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，但是精度也大幅下降。将 backbone 替换为 PPLCNet_x1_0 时，精度较 MobileNetV3_small_x0_35 高 5.5%，于此同时，速度更快。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 1%，进一步地，当融合EDA策略后，精度可以再提升 0.4%，最后，在使用 SKL-UGI 知识蒸馏后，精度可以继续提升 0.88%。此时，PPLCNet_x1_0 的精度与 SwinTransformer_tiny 仅相差1.58%，但是速度快 44 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。
- 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。
使用如下命令快速安装 paddleclas
pip3 install paddleclas
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=person_attribute --infer_imgs=pulc_demo_imgs/person_attribute/090004.jpg结果如下：
>>> result
attributes: ['Male', 'Age18-60', 'Back', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'Backpack', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower: Trousers', 'No boots'], output: [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1], filename: pulc_demo_imgs/person_attribute/090004.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="person_attribute")
result = model.predict(input_data="pulc_demo_imgs/person_attribute/090004.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="person_attribute", batch_size=2), 使用默认的代码返回结果示例如下：
>>> result
[{'attributes': ['Male', 'Age18-60', 'Back', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'Backpack', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower: Trousers', 'No boots'], 'output': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1], 'filename': 'pulc_demo_imgs/person_attribute/090004.jpg'}]
- 安装：请先参考文档 环境准备 配置 PaddleClas 运行环境。
本案例中所使用的数据为pa100k 数据集。
部分数据可视化如下所示。
我们将原始数据转换成了 PaddleClas 多标签可读的数据格式，可以直接下载。
进入 PaddleClas 目录。
cd path_to_PaddleClas
进入 dataset/ 目录，下载并解压有人/无人场景的数据。
cd dataset
wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/data/PULC/pa100k.tar
tar -xf pa100k.tar
cd ../执行上述命令后，dataset/ 下存在 pa100k 目录，该目录中具有以下数据：
执行上述命令后，pa100k目录中具有以下数据：
pa100k
├── train
│ ├── 000001.jpg
│ ├── 000002.jpg
...
├── val
│ ├── 080001.jpg
│ ├── 080002.jpg
...
├── test
│ ├── 090001.jpg
│ ├── 090002.jpg
...
...
├── train_list.txt
├── train_val_list.txt
├── val_list.txt
├── test_list.txt
其中train/、val/、test/分别为训练集、验证集和测试集。train_list.txt、val_list.txt、test_list.txt分别为训练集、验证集、测试集的标签文件。在本例子中，test_list.txt暂时没有使用。
在 ppcls/configs/PULC/person_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/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml验证集的最佳指标在 77.71% 左右（数据集较小，一般有0.3%左右的波动）。
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/person_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。
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/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Global.pretrained_model=output/PPLCNet_x1_0/best_model输出结果如下：
[{'attributes': ['Male', 'Age18-60', 'Back', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'Backpack', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower: Trousers', 'No boots'], 'output': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]}]
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/person_attribute/090004.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。
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。
复用 ppcls/configs/PULC/person_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/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Arch.name=ResNet101_vd验证集的最佳指标为 80.10% 左右，当前教师模型最好的权重保存在 output/ResNet101_vd/best_model.pdparams。
配置文件ppcls/configs/PULC/person_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/person_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 78.5% 左右，当前模型最好的权重保存在 output/DistillationModel/best_model_student.pdparams。
在 3.2 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。
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。
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/person_attribute/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Global.pretrained_model=output/DistillationModel/best_model_student \
-o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer执行完该脚本后会在 deploy/models/ 下生成 PPLCNet_x1_0_person_attribute_infer 文件夹，models 文件夹下应有如下文件结构：
├── PPLCNet_x1_0_person_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。
6.1.1 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/person_attribute_infer.tar && tar -xf person_attribute_infer.tar
解压完毕后，models 文件夹下应有如下文件结构：
├── person_attribute_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
返回 deploy 目录：
cd ../
运行下面的命令，对图像 ./images/PULC/person_attribute/090004.jpg 进行行人属性识别。
# 使用下面的命令使用 GPU 进行预测
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/person_attribute/inference_person_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/person_attribute/inference_person_attribute.yaml -o Global.use_gpu=False输出结果如下。
090004.jpg: {'attributes': ['Male', 'Age18-60', 'Back', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'Backpack', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower: Trousers', 'No boots'], 'output': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]}
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/person_attribute/inference_person_attribute.yaml -o Global.infer_imgs="./images/PULC/person_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。
090004.jpg: {'attributes': ['Male', 'Age18-60', 'Back', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'Backpack', 'Upper: LongSleeve UpperPlaid', 'Lower: Trousers', 'No boots'], 'output': [0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1]}
090007.jpg: {'attributes': ['Female', 'Age18-60', 'Side', 'Glasses: False', 'Hat: False', 'HoldObjectsInFront: False', 'No bag', 'Upper: ShortSleeve', 'Lower: Skirt&Dress', 'No boots'], 'output': [0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]}
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。