深度学习篇---计算机视觉任务&模型的剪裁、量化、蒸馏

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文章目录

• 前言
• 第一部分：计算机视觉任务
• • 图像分类
  • • 特点
  • 图像识别
  • • 特点
  • 目标检测
  • • 特点
  • 图像分割
  • • 子任务
    • 特点
• 第二部分：模型剪裁、量化、蒸馏
• • 模型剪裁
  • • 1.权重剪裁
    • 2.结构剪裁
    • 3.迭代剪裁
  • 模型量化
  • • 1.对称量化
    • 2.非对称量化
    • 3.动态量化
    • 4.静态量化
  • 知识蒸馏
  • • 1.训练教师网络
    • 2.软标签生成
    • 3.学生网络训练
  • 区别
  • • 1.模型剪裁
    • 2.模型量化
    • 3.知识蒸馏
• 第三部分：模型的剪裁、量化、蒸馏框架中的实现
• • PaddlePaddle
  • • 1.模型量化
    • 2.模型剪裁
    • 3.知识蒸馏
  • PyTorch
  • • 1.模型量化
    • 2.模型剪裁
    • 3.知识蒸馏
• 总结

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前言

以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了计算机视觉任务以及模型的剪裁、量化、蒸馏。

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第一部分：计算机视觉任务

在深度学习领域，图像分类、图像识别、目标检测和图像分割 是几种常见的计算机视觉任务，它们各自有不同的应用场景和任务目标。以下是这些应用的区别：

图像分类

图像分类（Image Classification） ： 图像分类是最基础的计算机视觉任务。它的目的是将给定的图像划分到预定义的类别中。具体来说，就是输入一张图片，输出这张图片属于哪一个类别。例如，将一张图片分类为"猫"或"狗"。

特点

1. 只需要一个输出，即图片的类别。
2. 不需要定位图像中的对象。
3. 应用广泛，如垃圾邮件检测、疾病诊断等。

图像识别

图像识别（Image Recognition） ： 图像识别有时与图像分类是同义的，但通常它指的是更复杂的任务，不仅包括分类，还可能包括检测、识别和定位图像中的多个对象。

特点

1. 可能需要识别图像中的多个对象及其位置。
2. 输出可以是图像中对象的类别和位置。
3. 例如，识别照片中的多个人脸并指出它们是谁。

目标检测

目标检测（Object Detection） ： 目标检测不仅识别图像中的对象 ，还确定这些对象的位置和每个对象的具体边界（通常用边界框表示）。

特点

1. 需要输出对象的类别和位置（边界框坐标）。
2. 可以检测图像中的多个对象。
3. 应用包括自动驾驶汽车中的物体检测、监控视频分析等。

图像分割

图像分割（Image Segmentation） ： 图像分割是将图像划分为多个部分或对象的过程 ，其目的是识别图像中每个像素所属的对象类别。

子任务

1. 语义分割（Semantic Segmentation） ：将每个像素分类到预定义的类别 中，但不区分同一类别的不同实例。例如，将道路图像中的每个像素分类为"道路"、"人行道"、"车辆"等。
2. 实例分割（Instance Segmentation）：不仅对每个像素进行分类，还区分同一类别的不同实例。例如，在一张图片中区分每一只不同的猫。

特点

1. 需要高精度的像素级标注。
2. 输出通常是像素级别的掩码，指示每个像素的对象类别。
3. 应用包括医疗图像分析、机器人导航等。

总结来说，这些任务的区别在于：

1. 图像分类：最简单，只关心整体图像的类别。
2. 图像识别：可能涉及分类和检测，但重点在于识别图像中的对象。
3. 目标检测：不仅识别对象，还确定它们的位置。
4. 图像分割：最复杂，需要对图像中的每个像素进行分类 ，区分不同的对象实例。

第二部分：模型剪裁、量化、蒸馏

在深度学习中，模型剪裁、量化、蒸馏等简化措施是为了

1. 减少模型的复杂性
2. 降低计算资源的需求
3. 加快推理速度 以及减少模型大小
4. 尽量保持模型的性能。

以下是这些措施的详细解释：

模型剪裁

模型剪裁（Model Pruning） ： 模型剪裁是一种减少模型大小和计算量的技术 ，通过移除网络中不重要的权重或神经元来实现 。

以下是模型剪裁的几种常见方法：

1.权重剪裁

权重剪裁：直接移除绝对值较小的权重 ，认为这些权重对模型的贡献较小。

2.结构剪裁

结构剪裁：移除整个神经元或滤波器，这通常需要基于某些准则，如神经元的重要性评分。

3.迭代剪裁

迭代剪裁：在训练过程中多次进行剪裁 ，逐渐减少网络大小。

剪裁可以减少模型的过参数化 ，提高模型的泛化能力 ，并且可以减少模型的存储和计算需求。

模型量化

模型量化（Model Quantization） ： 模型量化是将模型的权重和激活从浮点数转换为低比特宽度的整数 ，这样可以减少模型大小并加速推理。量化可以分为以下几种类型：

1.对称量化

对称量化：权重和激活 被量化到相同的范围 ，使用相同的尺度因子。

2.非对称量化

非对称量化：权重和激活可以有不同的范围和尺度因子。

3.动态量化

动态量化：在运行时动态确定量化参数。

4.静态量化

静态量化：在训练后离线确定量化参数 。

量化可以显著减少模型大小，降低内存占用，并提高推理速度，尤其是在不支持浮点运算的硬件上。

知识蒸馏

知识蒸馏（Knowledge Distillation） ： 知识蒸馏是一种将大型、复杂的教师网络 （Teacher Network）的知识转移到小型学生网络 （Student Network）上的技术。

这个过程通常包括以下步骤：

1.训练教师网络

训练教师网络：首先训练一个大型、高精度的网络。

2.软标签生成

软标签生成：使用教师网络的输出 （通常是softmax层的输出 ）作为软标签来训练学生网络。

3.学生网络训练

学生网络训练：学生网络同时学习硬标签（真实标签）和软标签 ，以模仿教师网络的行为。
知识蒸馏允许小型网络捕获大型网络的行为，从而在不牺牲太多性能的情况下减少模型大小和计算量。

区别

1.模型剪裁

模型剪裁：直接减少模型中的参数数量，可能需要重新训练或微调模型以恢复性能。

2.模型量化

模型量化：减少模型中数值的精度，通常不需要重新训练，但可能需要微调。

3.知识蒸馏

知识蒸馏：转移知识而不是直接减少参数，学生网络可能比剪裁或量化后的网络更小，但能保持更高的性能。

这些技术可以单独使用，也可以组合使用 ，以达到更好的模型压缩和加速效果 。在实际应用中，选择哪种简化措施取决于具体的需求、硬件限制和性能目标。

第三部分：模型的剪裁、量化、蒸馏框架中的实现

在PaddlePaddle和PyTorch 框架下实现模型的量化、剪裁和蒸馏涉及不同的步骤和API。以下是每个步骤的基本示例代码。

PaddlePaddle

1.模型量化

PaddlePaddle提供了**PaddleSlim**工具来进行模型压缩，包括量化。

import paddle
from paddleslim.quant import quant_aware, convert

#加载预训练模型
model = paddle.vision.models.resnet50(pretrained=True)

#量化配置
quant_config = {
    'weight_preprocess_type': None,
    'activation_preprocess_type': None,
    'weight_quantize_type': 'channel_wise_abs_max',
    'activation_quantize_type': 'moving_average_abs_max',
    'quantize_op_types': ['conv2d', 'mul'],
    'onnx_format': False
}

#量化感知训练
quant_aware_config = quant_aware(model, quant_config)

#训练量化模型...
#这里省略了训练代码

#量化模型转换
quant_model = convert(quant_aware_config, model)

#保存量化模型
paddle.jit.save(quant_model, 'quant_model/model')

2.模型剪裁

from paddleslim.dygraph import L1NormFilterPruner

#初始化剪裁器
pruner = L1NormFilterPruner(model, [100, 100, 100, 100])

#计算剪裁比例
pruner.prune_vars([{'ratio': 0.2, 'scope': model.conv1}])

#应用剪裁
pruner.apply()

#重新训练模型...
#这里省略了训练代码

3.知识蒸馏

from paddleslim.dist import distillation

teacher_model = paddle.vision.models.resnet50(pretrained=True)
student_model = paddle.vision.models.mobilenet_v1()

#知识蒸馏配置
distill_config = {
    'teacher_feature_map': 'teacher_model.layer4.2.conv3',
    'student_feature_map': 'student_model.conv2_2.conv',
    'loss': 'l2',
    'weight': 1.0
}

#应用知识蒸馏
distiller = distillation(teacher_model, student_model, distill_config)

#训练学生模型...
#这里省略了训练代码

PyTorch

1.模型量化

PyTorch提供了torch.quantization模块来进行模型量化。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.quantization

#加载预训练模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet18', pretrained=True)

#量化准备
model.qconfig = torch.quantization.default_qconfig
torch.quantization.prepare(model, inplace=True)

#训练量化模型...
#这里省略了训练代码

#量化模型转换
torch.quantization.convert(model, inplace=True)

#保存量化模型
torch.save(model.state_dict(), 'quant_model.pth')

2.模型剪裁

PyTorch中没有内置的剪裁API，但可以使用以下方式：

#假设我们有一个预训练的模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet18', pretrained=True)

#剪裁模型
for name, module in model.named_modules():
    if isinstance(module, nn.Conv2d):
        # 剪裁比例
        prune_ratio = 0.2
        # 应用剪裁
        torch.nn.utils.prune.l1_unstructured(module, 'weight', amount=prune_ratio)

#重新训练模型...
#这里省略了训练代码

3.知识蒸馏

from torch.nn import functional as F

teacher_model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet50', pretrained=True)
student_model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'resnet18', pretrained=False)

#知识蒸馏损失函数
def distillation_loss(student_output, teacher_output, temperature):
    return F.kl_div(F.log_softmax(student_output / temperature, dim=1),
                    F.softmax(teacher_output / temperature, dim=1)) * (temperature ** 2)

#训练学生模型...
#这里省略了训练代码，包括前向传播、计算蒸馏损失和反向传播

请注意，上述代码仅为示例，实际应用时需要根据具体模型和任务进行调整。例如，训练循环、损失函数、优化器设置 等都是必要的，但在这里没有详细展示。此外，量化、剪裁和蒸馏的过程中可能需要微调超参数以达到最佳性能。

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总结

以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了计算机视觉任务区别以及模型的剪裁、量化、蒸馏。