PULC 清晰度评估模型

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、可落地的清晰度评估的分类模型。该模型返回图片清晰或者模糊的标签和概率值，该模型可以广泛应用于直播场景、审核场景、海量数据过滤场景等，也可以用于很多视觉任务的后处理中，助理视觉任务整体精度的提升，进而提升相关产品的用户满意度。

下表列出了清晰度评估模型的相关指标，前两行展现了使用 SwinTranformer_tiny 和 MobileNetV3_small_x0_35 作为 backbone 训练得到的模型的相关指标，第三行至第六行依次展现了替换 backbone 为 PP-LCNet_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	Accuracy（%）	延时（ms）	存储（M）	策略
SwinTranformer_tiny	-	-	111	使用 ImageNet 预训练模型
MobileNetV3_small_x0_35	-	2.85	2.6	使用 ImageNet 预训练模型
PPLCNet_x1_0	-	2.13	7.0	使用 ImageNet 预训练模型
PPLCNet_x1_0	-	2.13	7.0	使用 SSLD 预训练模型
PPLCNet_x1_0	-	2.13	7.0	使用 SSLD 预训练模型+EDA 策略
PPLCNet_x1_0	95.30	2.13	7.0	使用 SSLD 预训练模型+EDA 策略+SKL-UGI 知识蒸馏策略

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=clarity_assessment --infer_imgs=pulc_demo_imgs/clarity_assessment/blured_demo.jpg

结果如下：

>>> result
class_ids: [1], scores: [0.9955421453341842], label_names: ['blured'], filename: pulc_demo_imgs/clarity_assessment/blured_demo.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="clarity_assessment")
result = model.predict(input_data="pulc_demo_imgs/clarity_assessment/blured_demo.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="clarity_assessment", batch_size=2), 使用默认的代码返回结果示例如下：

>>> result
[{'class_ids': [1], 'scores': [0.9955421453341842], 'label_names': ['blured'], 'filename': 'pulc_demo_imgs/clarity_assessment/blured_demo.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

由于目前缺乏真实场景中的模糊数据，所以只能合成数据，我们基于 ImageNet、COCO 等公开数据集，在训练时，在线合成了很多模糊的数据，合成方法在3.2.2中介绍。

3.2.2 数据集获取

我们将公开数据处理成 PaddleClas 要求的数据格式。之后在训练的预处理中增加了两种模糊方式，分别是运动模糊和高斯模糊。二者的处理代码如下所示：

# 运动模糊
def _motion_blur(img, max_ksize=12, max_angle=45):
    degree = np.random.choice(np.arange(5, max_ksize, 2))
    angle = np.random.choice(np.arange(-1 * max_angle, max_angle))
    
    M = cv2.getRotationMatrix2D((degree / 2, degree / 2), angle, 1)
    motion_blur_kernel = np.diag(np.ones(degree))
    motion_blur_kernel = cv2.warpAffine(motion_blur_kernel, M,(degree, degree))

    motion_blur_kernel = motion_blur_kernel / degree
    blurred = cv2.filter2D(img, -1, motion_blur_kernel)

    cv2.normalize(blurred, blurred, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    img = np.array(blurred, dtype=np.uint8)
    return img

# 高斯模糊
def _gaussian_blur(img, max_ksize=12):
    ksize = (np.random.choice(np.arange(5, max_ksize, 2)),
             np.random.choice(np.arange(5, max_ksize, 2)))
    img = cv2.GaussianBlur(img, ksize, 0)
    return img

在线数据模糊前后的图像对比如下图所示：

在训练时，数据处理部分会按照概率将输入图片模糊化，当前默认的概率为0.5，即训练的每一个 epoch 有一半的图片被模糊，当图片被模糊时，运动模糊和高斯模糊的概率各占一半。我们无需在 train_list.txt 中指定图片是否模糊，默认使用的公开数据集均为清晰图片，所有的模糊处理均在预处理中实现。其中，图片被模糊化后的标签为 1，否则标签为 0。

进入 PaddleClas 目录。

cd path_to_PaddleClas

进入 dataset/ 目录，下载并解压清晰度评估场景的数据。

cd dataset
wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/data/PULC/clarity_assessment.tar
tar -xf clarity_assessment.tar
cd ../

执行上述命令后，dataset/ 下存在 clarity_assessment 目录，该目录中具有以下数据：

├── train
│   ├── 0
│   │   ├── 10021.jpg
│   │   ├── 10038.jpg
│   │   ├── ...
│   └── 1
│       ├── 10016.jpg
│       ├── 10028.jpg
│       ├── ...
├── train_list.txt
├── val
│   ├── 0
│   │   ├── 10077.jpg
│   │   ├── 10184.jpg
│   │   ├── ...
│   └── 1
│       ├── 10091.jpg
│       ├── 10098.jpg
│       ├── ...
└── val_list.txt

其中 train/ 和 val/ 分别为训练集和验证集。train_list.txt 和 val_list.txt 分别为训练集和验证集的标签文件。 备注：

关于 train_list.txt、val_list.txt的格式说明，可以参考 PaddleClas 分类数据集格式说明。
关于如何得到蒸馏的标签文件可以参考知识蒸馏标签获得方法。

3.3 模型训练

在 ppcls/configs/PULC/clarity_assessment/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/clarity_assessment/PPLCNet_x1_0.yaml

验证集的最佳指标在 0.94-0.95 之间（数据集较小，容易造成波动）。

备注： 由于此处使用的是全量数据的子集，所以指标会略低，下同。本案例提供的预训练模型和 inference 模型是经过全量数据训练得到的，您可以直接下载使用。

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/clarity_assessment/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/clarity_assessment/PPLCNet_x1_0.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output/PPLCNet_x1_0/best_model

输出结果如下：

[{'class_ids': [1], 'scores': [0.9999976], 'label_names': ['blured'], 'file_name': 'deploy/images/PULC/clarity_assessment/blured_demo.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/clarity_assessment/blured_demo.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/clarity_assessment/PPLCNet/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/clarity_assessment/PPLCNet_x1_0.yaml \
        -o Arch.name=ResNet101_vd

验证集的最佳指标为 0.95-0.96 之间，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/clarity_assessment/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，使用ImageNet数据集的验证集作为新增的无标签数据。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/clarity_assessment/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 0.945-0.955 之间，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/clarity_assessment/PPLCNet_x1_0.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output/DistillationModel/best_model_student \
    -o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_clarity_assessment_infer

执行完该脚本后会在 deploy/models/ 下生成 PPLCNet_x1_0_clarity_assessment_infer 文件夹，models 文件夹下应有如下文件结构：

├── PPLCNet_x1_0_clarity_assessment_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/clarity_assessment_infer.tar && tar -xf clarity_assessment_infer.tar

解压完毕后，models 文件夹下应有如下文件结构：

├── clarity_assessment_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/clarity_assessment/blured_demo.jpg 进行清晰度评估。

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

输出结果如下。

blured.jpg:	class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['blured']

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/clarity_assessment/inference_clarity_assessment.yaml -o Global.infer_imgs="./images/PULC/clarity_assessment/"

终端中会输出该文件夹内所有图像的分类结果，如下所示。

clarity_demo.jpg:	class id(s): [0], score(s): [1.00], label_name(s): ['clarity']
blured_demo.jpg:	class id(s): [1], score(s): [1.00], label_name(s): ['blured']

其中，blured 表示该图是模糊图片，clarity 表示该图是清晰图片。

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。

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PULC 清晰度评估模型

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

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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