Pytorch-Image-Classifier-Collection

介绍

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​ 支持多模型工程化的图像分类器

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软件架构

Pytorch+opencv

模型支持架构

模型

-	-	-	-
resnet18	resnet34	resnet50	resnet101
resnet152	resnext101_32x8d	resnext50_32x4d	wide_resnet50_2
wide_resnet101_2	densenet121	densenet161	densenet169
densenet201	vgg11	vgg13	vgg13_bn
vgg19	vgg19_bn	vgg16	vgg16_bn
inception_v3	mobilenet_v2	mobilenet_v3_small	mobilenet_v3_large
shufflenet_v2_x0_5	shufflenet_v2_x1_0	shufflenet_v2_x1_5	shufflenet_v2_x2_0
alexnet	googlenet	mnasnet0_5	mnasnet1_0
mnasnet1_3	mnasnet0_75	squeezenet1_0	squeezenet1_1
efficientnet-b0(0-7)

损失函数

-	-	-	-
mse	l1	smooth_l1	cross_entropy

优化器

-	-	-	-
SGD	ASGD	Adam	AdamW
Adamax	Adagrad	Adadelta	SparseAdam
LBFGS	Rprop	RMSprop

安装教程

1. pytorch>=1.5即可，其余库自行安装即可。

使用说明

1. 配置文件config/config.yaml

   data_dir: "./data/"  #数据集存放地址
   train_rate: 0.8   #数据集划分，训练集比例
   image_size: 128   #输入网络图像大小
   net_type: "shufflenet_v2_x1_0"
   pretrained: True  #是否添加预训练权重
   batch_size: 4   #批次
   init_lr: 0.01   #初始学习率
   optimizer: 'Adam' #优化器 
   class_names: [ 'cat','dog' ]  #你的类别名称，必须和data文件夹下的类别文件名一样
   epochs: 10  #训练总轮次
   loss_type: "mse"  # mse / l1 / smooth_l1 / cross_entropy   #损失函数
   model_dir: "./shufflenet_v2_x1_0/weight/"   #权重存放地址
   log_dir: "./shufflenet_v2_x1_0/logs/"    # tensorboard可视化文件存放地址
   

2. 模型训练

   # 第一次训练
   python train.py
   
   # 接着自己未训练完成的模型继续训练
   python train.py --weights_path 模型保存路径
   

3. 模型推理

   # 检测图片
   python infer.py image --image_path 图片地址
   
   # 检测视频
   python infer.py video --video_path 图片地址
   
   # 检测摄像头
   python infer.pu camera --camera_id 摄像头id
   

4. 部署

   1. onnx打包部署

      # onnx打包
      python pack_tools/pytorch_to_onnx.py --config_path 配置文件地址 --weights_path 模型权重存放地址
      
      # onnx推理部署
      # 检测图片
      python pack_tools/pytorch_onnx_infer.py image --config_path 配置文件地址 --onnx_path 打包完成的onnx包地址 --image_path 图片地址
      
      # 检测视频
      python pack_tools/pytorch_onnx_infer.py video --config_path 配置文件地址 --onnx_path 打包完成的onnx包地址 --video_path 图片地址
      
      # 检测摄像头
      python pack_tools/pytorch_onnx_infer.py camera --config_path 配置文件地址 --onnx_path 打包完成的onnx包地址 --camera_id 摄像头id，默认为0
      

5. 模型剪枝、量化压缩加速

   1. 模型剪枝微调

      # 模型剪枝微调
      python prune_model/pruning_model.py --weight_path 已训练好的模型权重地址 --prune_type 修剪模型的方式，支持：l1filter,l2filter,fpgm --sparsity 模型稀疏化比例 --finetune_epoches 微调模型的轮次数 --dummy_input 输入模型的形状，例如：(10,3,128,128)
      
      # onnx推理部署
      # 检测图片
      python infer_prune_model.py image --prune_weights_path 剪枝后的模型权重路径  --image_path 图片地址
      
      # 检测视频
      python infer_prune_model.py video --prune_weights_path 剪枝后的模型权重路径  --video_path 图片地址
      
      # 检测摄像头
      python infer_prune_model.py camera --prune_weights_path 剪枝后的模型权重路径  --camera_id 摄像头id，默认为0
      

参与贡献

​ 作者：qiaofengsheng

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