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mobilev2-yolov5s剪枝、蒸馏，支持ncnn，tensorRT部署。ultra-light but better performence！

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

mobile-yolov5-pruning-distillation

channel pruning and distillation for mobilev2-yolov5s. ultra light but better performence!
TensorRT Version ===> https://github.com/Syencil/tensorRT
Android Version ===> https://github.com/Syencil/ncnn-android-projects

Background

yolov5s在640x640分辨率下的计算量和参数量分别为8.39G和7.07M。在速度上仍然有提升空间，通过替换backbone(mobilenetv2)，通道剪枝对模型进行压缩。 利用蒸馏提升小模型的精度。
本项目以工程化为基础，主要是模型端的优化。实现了常用的剪枝和蒸馏算法，并对其做了一个简单的介绍和评估。通过在voc上实验来验证各个方法的有效性。 最后将工程可用模型转换成对应部署版本。

Baseline

数据集采用Pascal VOC，trainset = train2007+train2012+val2007+val2012，testset = test2007，Baseline采用mobile-yolo（imagenet预训练），如果没有特别说明，第一个模块采用Focus
如果未经特殊说明则均为使用默认参数，batchsize=24，epoch=50，train_size = 640，test_size = 640，conf_thres=0.001，iou_thres=0.6，mAP均为50
PS. 由于资源有限，此项目只训练50个epoch，实际上可以通过调整学习率和迭代次数进一步提高mAP。但是可以通过控制相同的超参数来进行实验对比，所以并不影响最终结果。

baseline由4个部分组成：yolov5s，官方提供的coco权重在voc上进行微调所以不具备可比性，但是可以作为蒸馏指导模型；mobilev2-yolo5s和mobilev2-yolo5l均是只更改了对应的backbone；mobilev2-yolo3则是用的yolo3head，结构同keras-YOLOv3-mobilenet 基本一致（keras的是mobilev1，参数量和计算量更大），此处作为参照物。

Model Precision Recall mAP Params(M) Flops(G)
yolo5l 0.659 0.881 0.862 49.90 57.52
yolo5s 0.536 0.863 0.809 7.07 8.39
mobilev2-yolo3 0.458 0.838 0.755 22.03 19.58
mobilev2-yolo5l 0.496 0.807 0.741 15.36 16.65
mobilev2-yolo5s 0.457 0.809 0.719 3.60 4.67

由于yolo5s用了coco权重，实际上是不具备可比性的，然而我们可以利用他作为Teacher模型对小模型进行蒸馏。mobilev2-yolo3是验证github上keras版本 在此项目中的表现，忽略一些不同的超参选择，mAP在一个点之内是可以接受的。不过mobilev2-yolo3的参数量和计算量还是太大了（主要是head的branch）， 于是用yolo5的head构建了mobilev2-yolo5l和mobilev2-yolo5s。可以看出随着参数量和计算量的下降，mAP也是在非线性下降。
PS.实际上yolov5独有的focus模块表现并不好（在后文NCNN模块中提到），对精度基本上没有任何影响，反而略微还提升了模型计算量。

Pruning

Strategy 1

从baseline中可以看出mobilev2-yolo5s整体的计算量已经很少了，不过在追求高性能的路上还是有压缩的空间的。 我们选取mobilev2-yolo5s作为剪枝的基础模型。以以下策略为基础：

  1. 输出层不动，统计其他所有BN层的weight分布
  2. 根据稀疏率决定剪枝阈值
  3. 开始剪枝，如果当前层所有值均小于阈值则保留最大的一个通道(保证结构不被破坏)
Model Precision Recall mAP ex-epoch sl Prune_prob Params(M) Flops(G)
mobilev2-yolo5s 0.457 0.809 0.719 - - - 3.60 4.67
mobilev2-yolo5s 0.407 0.793 0.687 - 6e-4 - 3.60 4.67
pruning 1 0.427 0.695 0.604 10 6e-4 thres=0.01 2.69 3.79
pruning 2 0.384 0.821 0.699 20 6e-4 thres=0.01 2.69 3.79
pruning 3 0.337 0.704 0.555 20 6e-4 0.5 1.87 3.04
  1. 先从头训练一个baseline，以及训练一个对bn中gamma参数加入L1正则化的网络。稀疏参数为sl=6e-4。结果比baseline掉了3个点。
  2. 剪枝策略按照论文中的做法给定一个稀疏率，统计所有参与剪枝层的bn参数l1值并进行排序，依据稀疏率确定阈值。
  3. 将所有小于阈值的层全部减掉，如果有依赖则将依赖的对应部分也剪掉。如果一层中所有的层都需要被移除，那么就保留最大的一层通道(保证网络结构)
  4. 不过还可以看出一个问题，就是选的0.5稀疏率太大了，把很多并不小的层都剪切掉了。说明我们对应当前sl训练出来的模型，使用0.5的稀疏率不够好，这次我们不按照稀疏率来剪枝，而是给定一个非常小的值0.01。
  5. finetune 10个epoch。mAP是0.604掉点严重，不过注意到是用的cos学习率，在训练末期val acc还在上涨。为了验证是否是finetune训练次数不够，此时尝试训练20个epoch，map果然上升到0.699。 此时剪枝过后的mAP已经超过稀疏训练的baseline了。不过不排除是因为多训练了20个epoch的原因。

Distillation

Introduction

蒸馏是希望将T模型学习到的知识迁移到S模型中。通常蒸馏方式大体可以分为1）Response-based，2）Feature-based，3）Relation-based。 按照策略则可以分为1）online distillation，2）offline distillation和3）self distillation。按照蒸馏算法可以分为1）adversarial distillation，2）multi-teacher distillation， 3）cross-modal distillation，4）graph-based distillation，5）attention-based distillation，6）data-free distillation，7）quatized Distillation，8）lifelong distillation， 9）nas distillation。
我将采用多种不同的蒸馏方式尝试对mobilev2-yolo5s提点，每一种Strategy都对应有相关论文。并不是每一种方式都有效，可能和组合方式以及参数调节都有关。

Strategy 1 Output-based Distillation

我们以mobilev2-yolo5s作为S-model，希望能将T-model在coco和voc上学习到的知识蒸馏到mobilev2-yolo5s中。以Object detection at 200 Frames Per Second为基础方法配置蒸馏损失函数，抑制背景框带来的类别不均衡问题。 用L2 loss作为蒸馏基础函数，损失中的蒸馏dist平衡系数选择为1。

  1. 选取基于darknet为backbone的yolo5s作为T模型。这样能尽可能的保证结构上的一致。而yolo5s的参数量和计算量差不多正好是mobilev2-yolo5s的两倍， capacity gap并不是很明显。蒸馏后提了接近3个点。
Model Precision Recall mAP
T-yolo5s 0.536 0.863 0.809
mobilev2-yolo5s 0.457 0.809 0.719
S-mobilev2-yolo5s 0.296 0.876 0.746
  1. 选取yolo5l作为T模型，精度更高，但是gap更大（计算量相差14倍以上了）。可以看到蒸馏后提升很少，不到一个点。当然可以采用助教蒸馏的方式可以一定程度上弥补gap差距
Model Precision Recall mAP
T-yolo5l 0.659 0.881 0.862
mobilev2-yolo5s 0.457 0.809 0.719
S-mobilev2-yolo5s 0.233 0.879 0.724

Strategy 2 Feature-based+Output-based Distillation

Strategy 1仅仅只是蒸馏最后一个输出层，属于distillation中Response-Based。考虑到特征提取也是可以进行蒸馏的，提升backbone在特征提取上的表征能力。 对于T和S特征图之间维度存在不匹配的情况，我们首先应用一个Converter网络将通道数转换成相同的 这个**在FitNet上就提出过，实际操作中更类似于如下

  1. 我们尝试将特征图和输出层一起作为蒸馏指导。对于T和S中间特征图输出维度不匹配的问题，采用在S网络输出接一个Converter，将其升维到T网络匹配。 Converter由conv+bn+relu6组成，T网络输出单独接一个relu6，保证激活函数相同。（上个commit版本出现了一个bug，导致精度没变其实是不对的，现已修正） output层参数为1.0，feature参数为0.5。mAP0.663甚至比baseline都要低。feature distillation居然让模型掉点了，怀疑是feature权重太大，降到0.1667，mAP可以提升到0.68，还是低于baseline。 继续下降到0.05，mAP可以回到baseline的水平，不过在训练末期mAP还在上升，loss还在下降。最后尝试训练100个epoch，mAP才回到74。 实际上还尝试过各种变形和各种参数，但是感觉效果仍然不好。
Model Precision Recall mAP
T-yolo5s 0.536 0.863 0.809
mobilev2-yolo5s 0.457 0.809 0.719
S-mobilev2-yolo5s 0.256 0.828 0.663
S-mobilev2-yolo5s(100epoch) 0.375 0.842 0.741
  1. 由于TS之间所使用的激活函数不同，感觉Strategy 2.1 的方法会导致信息不匹配。此次的Converter则改成纯conv构成，同时避免bn和act对信息造成影响。 这种基本**和A Comprehensive Overhaul of Feature Distillation有点类似。 不过从结果上来看，还是没有起到任何作用。
Model Precision Recall mAP
T-yolo5s 0.536 0.863 0.809
mobilev2-yolo5s 0.457 0.809 0.719
S-mobilev2-yolo5s 0.326 0.87 0.746

Strategy 3 Teach-Assistant Distillation

在Strategy 1.2的实验中可以看出，T越强力蒸馏的S提升并不一定更多，反而更低。类似的实验在TADK也有。 用yolov5l作为T网络提升不高的原因可能有2点。1）T更复杂，S没有足够的capacity来模仿T，2）T的精度更高，模型确定性更强，输出logits（soft label）变得less soft。 但是我想让更大的yolov5l作为指导网络，那么可以利用yolov5s作为助教网络辅助蒸馏。

  1. 将yolov5l作为T网络，yolov5s作为TA网络（这里T和TA之间其实差距也是非常大的，7倍差距），mobilev2-yolo5s作为S网络。首先对TA蒸馏，提升yolov5s在voc上的mAP。其次利用TA对S蒸馏。 不过从TA的精度来看，由于T和TA差了7倍多，TA的精度和train from scratch基本相同，那么后面的实验也没必要做了。主要问题是TA选择不合适，在yolov5l和yolov5s之间至少还得再来两个TA网络才能弥补gap。
Model Precision Recall mAP
T-yolo5l 0.659 0.881 0.862
TA-yolo5s 0.322 0.901 0.799

Quick Start

Baseline

Model instruction
yolo5s python3 train.py --type voc
mobilev2-yolo3 python3 train.py --type mvoc3
mobilev2-yolo5l python3 train.py --type mvocl
mobilev2-yolo5s python3 train.py --type mvocs

Pruning

Model instruction
sparse learning python3 train.py --type smvocs
pruning python3 pruning.py -t 0.1
finetune python3 train.py --type fsmvocs

Distillation

Model instruction
strategy 1.1 python3 train.py --type dmvocs
strategy 1.2 python3 train.py --type dmvocs_l
strategy 2.1 python3 train.py --type dfmvocs

Test

export PYTHONPATH=$PWD
python3 test.py --weights 权重路径

Pretrained Model

链接: https://pan.baidu.com/s/1xUEWSAKuqtq-myXcftgzOQ 提取码: xjjw

Comparision with other methods in github

github上也有一些其他作者实现的mobile-yolo系列，其中paddle和keras都是用mobilev1作为backbone，无法直接计算Flops。 darknet的Flops采用作者Readme中的BFlops。

Model resolution COCO mAP VOC mAP Size
Ours 320 23.2 71.7 1x
Ours 640 27.5 74.4 4x
caffe 352 - 71.5 x1.2
paddle 608 29.3 76.2 -
darknet 352 - 70.7 x2.2
keras 320 - 74.56 -
tensorflow 416 - 66.9 x1.7

Inference with TensorRT

  1. python3 model/onnx_export.py --weights weight_path
  2. 参考https://github.com/Syencil/tensorRT

Inference with Ncnn

Rethinking

  1. 在将onnx转换为ncnn格式的时候，发现focus模块的slice无法直接转换。发现是step=2的原因。 针对这个问题，有3个方案：用4个原图叠加然后推理；用Conv代替Focus重新训一个；修改ncnn的代码迫使其支持step!=1的slice操作。
    • 在sunnyden/YOLOV5_NCNN_Android#2中直接将4个原图叠在一起。这看起来很方便，实际上是将输入图像大小扩大了一倍。为了弥补计算量上的增多只能原图输入尺寸降成原来的一半，带来的就是精度的损失。
    • 如果在ncnn中实现的话，单纯实现step=2的Slice操作对性能影响很大（内存不连续）所以需要将整个focus模块拿出来实现，这样onnx的导出部分也得改.
    • 用Conv重新训练一个模型，从以上实验可以看出Conv替换Focus之后精度并没有任何变化（0.1这种算正常扰动），计算量和参数量反而小了。
Model Precision Recall mAP Params(M) Flops(G)
mobilev2-yolo3(conv) 0.462 0.838 0.756 22.03 19.32
mobilev2-yolo3(focus) 0.458 0.838 0.755 22.03 19.58
mobilev2-yolo5s(conv) 0.423 0.819 0.718 3.60 4.40
mobilev2-yolo5s(focus) 0.457 0.809 0.719 3.60 4.67
S-mobilev2-yolo5s(conv) 0.333 0.866 0.744 3.60 4.40
S-mobilev2-yolo5s(focus) 0.296 0.876 0.746 3.60 4.67

  1. 其中focus代表第一个模块采用yolov5的focus模块，conv则是采用stride=2的3x3卷积作为第一个模块。 根据以上结论，我们采用重新训练了一个模型，并进行蒸馏得到S-mobilev2-yolo5s(conv)。利用onnx2ncnn将其转换并部署到android

  2. TnesorRT中的tensor内存是连续模型，然而在ncnn中采用腾讯自己的mat格式，并不能保证channel之间的内存是连续性的。 这就导致无法按照之前tensorRT的后处理（BHWAC）来进行。在导出的时候尽量保证BCHW的格式，这样在ncnn中没有个channel中的值才是连续的、可解释的。

  3. 有一个比较坑的点：由于用的是nn.Upsample进行上采样，在导出为onnx格式的时候，resize操作中只保存了输出outputsize而不是scale。 这导致在转ncnn的时候，将其转换为Interp操作的时候直接将outputsize固定了。然而Onnx和trt中输入是固定的，在ncnn中是动态尺寸输入，这就会导致m和l的输出大小永远不变。

  4. 在实际应用中发现，如果只走arm cpu，在P40 pro上size=640分辨率下的mobilev2-yolo5s的FPS最高也就9（所有均算上了前后处理的时间）。 考虑640的输入大小计算量仍然太大，端上并不需要这么高的推理分辨率，故考虑size=320。此时发现推理FPS可以达到32，不过voc上mAP下降了2.7。

Model Precision Recall mAP Params(M) Flops(G)
mobilev2-yolo5s(640x640) 0.333 0.866 0.744 3.60 4.40
mobilev2-yolo5s(320x320) 0.334 0.811 0.717 3.60 1.10

Demon in Android

具体代码可以参考android demon，以下为一些截图示例
avatar avatar avatar avatar

Conclusion

yolov5s本身是一个非常优秀的网络。但是我们通过从模型端入手进行二次优化，构建mobilev2-yolo5s，参数量和计算量是mobilev2-yolo3的20%，yolov5s的50%。 利用官方提供的yolov5s权重在voc上finetune一下作为T网络，可以很好的将coco和voc上学习到的一些知识迁移到我们的mobilev2-yolo5s网络上。 此时mAP和mobilev2-yolo3几乎一样，但是只有1/5的大小。对比ncnn的benchmark，在320x320分辨率下速度可以提升250%！ 同时提供了一种更加轻量化的剪枝版本，体积是原版mobilev2-yolo5s的2/3，和baseline相比几乎不掉点。

Reference

  1. https://github.com/ultralytics/yolov5
  2. https://github.com/VainF/Torch-Pruning
  3. https://github.com/Syencil/tensorRT
  4. https://github.com/Syencil/ncnn-android-projects