pytorch-classifier-v1.1更新日志

pytorch-classifier v1.1 更新日志

• 2022.11.8

  1. 修改processing.py的分配数据集逻辑,之前是先分出test_size的数据作为测试集,然后再从剩下的数据里面分val_size的数据作为验证集,这种分数据的方式,当我们的val_size=0.2和test_size=0.2,最后出来的数据集比例不是严格等于6:2:2,现在修改为等比例的划分,也就是现在的逻辑分割数据集后严格等于6:2:2.
  2. 参考yolov5,训练中的模型保存改为FP16保存.(在精度基本保持不变的情况下,模型相比FP32小一半)
  3. metrice.py和predict.py新增支持FP16推理.(在精度基本保持不变的情况下,速度更加快)

• 2022.11.9

  1. 支持albumentations库的数据增强.
  2. 训练过程新增R-Drop,具体在main.py中添加–rdrop参数即可.

• 2022.11.10

  1. 利用Pycm库进行修改metrice.py中的可视化内容.增加指标种类.

• 2022.11.11

  1. 支持EMA(Exponential Moving Average),具体在main.py中添加–ema参数即可.
  2. 修改早停法中的–patience机制,当–patience参数为0时,停止使用早停法.
  3. 知识蒸馏中增加了一些实验数据.
  4. 修复一些bug.

FP16推理实验:

实验环境:

System	CPU	GPU	RAM
Ubuntu	i9-12900KF	RTX-3090	32G

训练mobilenetv2:

    python main.py --model_name mobilenetv2 --config config/config.py --save_path runs/mobilenetv2 --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

训练resnext50:

    python main.py --model_name resnext50 --config config/config.py --save_path runs/resnext50 --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

训练RepVGG-A0:

    python main.py --model_name RepVGG-A0 --config config/config.py --save_path runs/RepVGG-A0 --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

训练densenet121:

    python main.py --model_name densenet121 --config config/config.py --save_path runs/densenet121 --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

计算各个模型的指标：

    python metrice.py --task val --save_path runs/mobilenetv2
    python metrice.py --task val --save_path runs/resnext50
    python metrice.py --task val --save_path runs/RepVGG-A0
    python metrice.py --task val --save_path runs/densenet121

    python metrice.py --task val --save_path runs/mobilenetv2 --half
    python metrice.py --task val --save_path runs/resnext50 --half
    python metrice.py --task val --save_path runs/RepVGG-A0 --half
    python metrice.py --task val --save_path runs/densenet121 --half

计算各个模型的fps：

    python metrice.py --task fps --save_path runs/mobilenetv2
    python metrice.py --task fps --save_path runs/resnext50
    python metrice.py --task fps --save_path runs/RepVGG-A0
    python metrice.py --task fps --save_path runs/densenet121

    python metrice.py --task fps --save_path runs/mobilenetv2 --half
    python metrice.py --task fps --save_path runs/resnext50 --half
    python metrice.py --task fps --save_path runs/RepVGG-A0 --half
    python metrice.py --task fps --save_path runs/densenet121 --half

model	val accuracy(train stage)	val accuracy(test stage)	val accuracy half(test stage)	FP32 FPS(batch_size=64)	FP16 FPS(batch_size=64)
mobilenetv2	0.74284	0.74340	0.74396	52.43	92.80
resnext50	0.80966	0.80966	0.80966	19.48	30.28
RepVGG-A0	0.73666	0.73666	0.73666	54.74	98.87
densenet121	0.77035	0.77148	0.77035	18.87	32.75

R-Drop实验:

训练mobilenetv2:

    python main.py --model_name mobilenetv2 --config config/config.py --save_path runs/mobilenetv2 --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

    python main.py --model_name mobilenetv2 --config config/config.py --save_path runs/mobilenetv2_rdrop --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd --rdrop

训练resnext50:

    python main.py --model_name resnext50 --config config/config.py --save_path runs/resnext50 --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

    python main.py --model_name resnext50 --config config/config.py --save_path runs/resnext50_rdrop --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd  --rdrop

训练ghostnet:

    python main.py --model_name ghostnet --config config/config.py --save_path runs/ghostnet --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

    python main.py --model_name ghostnet --config config/config.py --save_path runs/ghostnet_rdrop --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd  --rdrop

训练efficientnet_v2_s:

    python main.py --model_name efficientnet_v2_s --config config/config.py --save_path runs/efficientnet_v2_s --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

    python main.py --model_name efficientnet_v2_s --config config/config.py --save_path runs/efficientnet_v2_s_rdrop --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd  --rdrop

计算各个模型的指标:

    python metrice.py --task val --save_path runs/mobilenetv2
    python metrice.py --task val --save_path runs/mobilenetv2_rdrop
    python metrice.py --task val --save_path runs/resnext50
    python metrice.py --task val --save_path runs/resnext50_rdrop
    python metrice.py --task val --save_path runs/ghostnet
    python metrice.py --task val --save_path runs/ghostnet_rdrop
    python metrice.py --task val --save_path runs/efficientnet_v2_s
    python metrice.py --task val --save_path runs/efficientnet_v2_s_rdrop

    python metrice.py --task test --save_path runs/mobilenetv2
    python metrice.py --task test --save_path runs/mobilenetv2_rdrop
    python metrice.py --task test --save_path runs/resnext50
    python metrice.py --task test --save_path runs/resnext50_rdrop
    python metrice.py --task test --save_path runs/ghostnet
    python metrice.py --task test --save_path runs/ghostnet_rdrop
    python metrice.py --task test --save_path runs/efficientnet_v2_s
    python metrice.py --task test --save_path runs/efficientnet_v2_s_rdrop  

model	val accuracy	val accuracy(r-drop)	test accuracy	test accuracy(r-drop)
mobilenetv2	0.74340	0.75126	0.73784	0.73741
resnext50	0.80966	0.81134	0.82437	0.82092
ghostnet	0.77597	0.76698	0.76625	0.77012
efficientnet_v2_s	0.84166	0.85289	0.84460	0.85837

EMA实验:

训练mobilenetv2:

    python main.py --model_name mobilenetv2 --config config/config.py --save_path runs/mobilenetv2 --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

    python main.py --model_name mobilenetv2 --config config/config.py --save_path runs/mobilenetv2_ema --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd --ema

训练resnext50:

    python main.py --model_name resnext50 --config config/config.py --save_path runs/resnext50 --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

    python main.py --model_name resnext50 --config config/config.py --save_path runs/resnext50_ema --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd  --ema

训练ghostnet:

    python main.py --model_name ghostnet --config config/config.py --save_path runs/ghostnet --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

    python main.py --model_name ghostnet --config config/config.py --save_path runs/ghostnet_ema --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd  --ema

训练efficientnet_v2_s:

    python main.py --model_name efficientnet_v2_s --config config/config.py --save_path runs/efficientnet_v2_s --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd

    python main.py --model_name efficientnet_v2_s --config config/config.py --save_path runs/efficientnet_v2_s_ema --lr 1e-4 --Augment AutoAugment --epoch 150 \
    --pretrained --amp --warmup --imagenet_meanstd  --ema

计算各个模型的指标:

    python metrice.py --task val --save_path runs/mobilenetv2
    python metrice.py --task val --save_path runs/mobilenetv2_ema
    python metrice.py --task val --save_path runs/resnext50
    python metrice.py --task val --save_path runs/resnext50_ema
    python metrice.py --task val --save_path runs/ghostnet
    python metrice.py --task val --save_path runs/ghostnet_ema
    python metrice.py --task val --save_path runs/efficientnet_v2_s
    python metrice.py --task val --save_path runs/efficientnet_v2_s_ema

    python metrice.py --task test --save_path runs/mobilenetv2
    python metrice.py --task test --save_path runs/mobilenetv2_ema
    python metrice.py --task test --save_path runs/resnext50
    python metrice.py --task test --save_path runs/resnext50_ema
    python metrice.py --task test --save_path runs/ghostnet
    python metrice.py --task test --save_path runs/ghostnet_ema
    python metrice.py --task test --save_path runs/efficientnet_v2_s
    python metrice.py --task test --save_path runs/efficientnet_v2_s_ema

model	val accuracy	val accuracy(ema)	test accuracy	test accuracy(ema)
mobilenetv2	0.74340	0.74958	0.73784	0.73870
resnext50	0.80966	0.81246	0.82437	0.82307
ghostnet	0.77597	0.77765	0.76625	0.77142
efficientnet_v2_s	0.84166	0.83998	0.84460	0.83986