swin_100 模型推理指导
概述
Transformer 在 NLP 领域表现优异，如何将 Transformer 从 NLP 领域应用到 CV 领域？其挑战来自两个领域在尺度与分辨率上的差异。NLP 任务中每个词向量的维度是固定的，而 CV 任务中往往图像尺度变化较大；且与文本段落中的单词量相比，图像中的像素分辨率要高得多。为了解决这些问题，作者提出了一种分层 Transformer，通过 Shifted windows(移位窗口) 将自注意力的计算限制在不重叠的局部窗口范围内，同时允许跨窗口连接，从而带来更高的效率。这种分层架构具有在各种尺度上建模的灵活性，且只有相对于图像大小的线性计算复杂度。Swin Transformer 的这些特性使其与广泛的 CV 任务兼容，包括图像分类和密集预测任务，例如目标检测和语义分割。在这些任务上的优异表现表明，Swin Transformer 可以作为 CV 领域的通用主干网络。
-
论文
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows
Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, Baining Guo -
参考实现
url = https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/tree/master/configs/swin branch = v0.28.0 commit_id = b51670b61339e5b10c5ab6c277de6b6a387fdff0 model_name = upernet_swin_base_patch4_window12_512x512_160k_ade20k_pretrain_384x384_1K -
模型输入
input-name data-type data-format input-shape input RGB_FP32 NCHW batchsize x 3 x 512 x 512 -
模型输出
output-name data-type data-format output-shape output FLOAT32 ND batchsize x 150 x 512 x 512
推理环境
-
该模型离线推理使用 Atlas 300I Pro 推理卡，推理所需配套的软件如下：
配套 版本 环境准备指导 firmware 1.82.22.2.220 Pytorch框架推理环境准备 driver 22.0.2 Pytorch框架推理环境准备 CANN 5.1.RC2 Pytorch框架推理环境准备 Python 3.8 - PyTorch 1.10.0 -
快速上手
获取源码
-
克隆开源仓源码
git clone -b v0.28.0 http://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git cd mmsegmentation git reset --hard b51670b61339e5b10c5ab6c277de6b6a387fdff0 -
执行以下命令创建 Python 虚拟环境并安装所需的依赖
conda create -n swin100 python=3.8 conda activate swin100 pip3 install torch==1.10.0 torchvision pip3 install openmim mim install mmcv-full==1.6.0 pip3 install tqdm pip3 install decorator pip3 install sympy pip3 install -v -e . -
下载本仓，将本仓内的 Python 脚本放置于当前目录下
-
创建一个目录，用于存放整个推理过程中所需文件与生成文件
mkdir swin100
准备数据集
-
获取原始数据集
本推理项目使用 ADE20K 的 2000 张验证集图片来验证模型精度，请进入 ADE20K官网 自行下载数据集（需要先注册）。下载后请自行解压或参考以下命令：mkdir -p data/ade unzip /path/to/ADEChallengeData2016.zip -d data/ade/最终，验证集原始图片与标注图片的存放结构如下：
├── data/ade/ADEChallengeData2016/ ├── annotations/ ├── validation/ ├── ADE_val_00000001.png ├── ... ├── ADE_val_00002000.png ├── images/ ├── validation/ ├── ADE_val_00000001.jpg ├── ... ├── ADE_val_00002000.jpg -
数据预处理
执行前处理脚本将原始数据集中的 jpg 图片转换为 OM 模型输入需要的 bin 文件。python swin100_preprocess.py \ --config configs/swin/upernet_swin_base_patch4_window12_512x512_160k_ade20k_pretrain_384x384_1K.py \ --save-dir swin100/val_bin/参数说明：
- --config: 模型配置文件路径
- --save-dir: 存放生成的bin文件的目录路径
原始图片在预处理的时候会进行滑窗操作，一张图片对应一个或多个滑窗，每个滑窗单独保存成一个 bin 文件。预处理脚本运行结束后，2000 张原始图会生成 3686 个 bin 文件，存放于 swin100/val_bin 目录中。
模型转换
-
PyTroch 模型转 ONNX 模型
step1: 下载pth权重文件
本推理项目使用开源仓提供的预训练好的 权重文件，下载完成后将权重 pth 文件存放于 swin100 目录下。wget https://download.openmmlab.com/mmsegmentation/v0.5/swin/upernet_swin_base_patch4_window12_512x512_160k_ade20k_pretrain_384x384_1K/upernet_swin_base_patch4_window12_512x512_160k_ade20k_pretrain_384x384_1K_20210531_132020-05b22ea4.pth -P swin100step2: 生成 ONNX 模型
python swin100_pth2onnx.py \ --config configs/swin/upernet_swin_base_patch4_window12_512x512_160k_ade20k_pretrain_384x384_1K.py \ --checkpoint swin100/upernet_swin_base_patch4_window12_512x512_160k_ade20k_pretrain_384x384_1K_20210531_132020-05b22ea4.pth \ --onnx swin100/base_slide_bs${bs}.onnx \ --batchsize ${bs}参数说明：
- --config: 模型配置文件路径
- --checkpoint: 预训练权重所在路径
- --onnx: 生成ONNX模型的保存路径
- --batchsize: 模型输入的batchsize，默认为 1
- --opset-version: ONNX算子集版本，默认为 11
命令中的
${bs}表示模型输入的 batchsize，比如将${bs}设为 1，运行结束后，在 swin100 目录下会生成 base_slide_bs1.onnx -
ONNX 模型转 OM 模型
step1: 查看NPU芯片名称 ${chip_name}
npu-smi info例如该设备芯片名为 310P3，回显如下：
+-------------------+-----------------+------------------------------------------------------+ | NPU Name | Health | Power(W) Temp(C) Hugepages-Usage(page) | | Chip Device | Bus-Id | AICore(%) Memory-Usage(MB) | +===================+=================+======================================================+ | 0 310P3 | OK | 15.8 42 0 / 0 | | 0 0 | 0000:82:00.0 | 0 1074 / 21534 | +===================+=================+======================================================+ | 1 310P3 | OK | 15.4 43 0 / 0 | | 0 1 | 0000:89:00.0 | 0 1070 / 21534 | +===================+=================+======================================================+step2: ONNX 模型转 OM 模型
# 配置环境变量 source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh source /etc/profile # 执行 ATC 进行模型转换 atc --framework=5 \ --model=swin100/base_slide_bs${bs}.onnx \ --input_shape="input:${bs},3,512,512" \ --output=swin100/base_slide_bs${bs} \ --input_format=NCHW \ --log=error \ --soc_version=Ascend${chip_name}参数说明：
- --model: 为ONNX模型文件。
- --framework: 5代表ONNX模型。
- --input_shape: 输入数据的shape。
- --input_format: 输入数据的排布格式。
- --output: 输出的OM模型。
- --log：日志级别。
- --soc_version: 处理器型号。
命令中的
${bs}表示模型输入的 batchsize，比如将${bs}设为 1，则运行结束后会在 swin100 目录下生成 base_slide_bs1.om
推理验证
-
准备推理工具
请访问ais_bench推理工具代码仓，根据readme文档进行工具安装。
-
离线推理
使用ais_bench推理工具将预处理后的数据传入模型并执行推理：
# 设置环境变量 source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh source /etc/profile # 对预处理后的数据进行推理 mkdir swin100/val_bs1_out/ python3 -m ais_bench --model ../swin100/base_slide_bs1.om --input ../swin100/val_bin/ --output ../swin100/val_bs1_out/ --batchsize 1参数说明：
- --model: OM模型路径。
- --input: 存放预处理bin文件的目录路径
- --output: 存放推理结果的目录路径
- --batchsize: 模型每次输入的样本数
运行成功后，在 swin100/val_bs1_out/ 下，会生成一个以执行开始时间
%Y_%m_%d-%H_%M_%S来命名的子目录，每个预处理 bin 文件会对应生成一个推理结果 bin 文件存放在此目录下。 -
精度验证
执行后处理脚本，根据推理结果计算OM模型的准确率：
python swin100_postprocess.py \ --config configs/swin/upernet_swin_base_patch4_window12_512x512_160k_ade20k_pretrain_384x384_1K.py \ --infer-results swin100/val_bs1_out/2022_09_23-05_35_04参数说明：
- --config: 模型配置文件路径
- --infer-results: 存放推理结果的目录路径
运行成功后，程序会打印出模型在每个类别（共150类）上的精度指标以及整体的精度指标：
per class results: +---------------------+-------+-------+ | Class | IoU | Acc | +---------------------+-------+-------+ | wall | 77.12 | 88.67 | | building | 81.79 | 92.81 | | ... | ... | ... | | clock | 43.08 | 51.46 | | flag | 43.58 | 47.18 | +---------------------+-------+-------+ Summary: +-------+-------+-------+ | aAcc | mIoU | mAcc | +-------+-------+-------+ | 82.93 | 48.74 | 59.58 | +-------+-------+-------+ -
性能验证
对于性能的测试，需要注意以下三点：
- 测试前，请通过 npu-smi info 命令查看 NPU 设备状态，请务必在 NPU 设备空闲的状态下进行性能测试。
- 为避免因测试持续时间太长而受到干扰，建议通过纯推理的方式进行性能测试。
- 使用吞吐率作为性能指标，单位为 fps.
吞吐率（throughput）：模型在单位时间（1秒）内处理的数据样本数。
执行纯推理：
python3 -m ais_bench --model ../swin100/base_slide_bs1.om --loop 100 --batchsize 1执行完纯推理命令，程序会打印出与性能相关的指标：
[INFO] -----------------Performance Summary------------------ [INFO] H2D_latency (ms): min = 0.7560253143310547, max = 0.7560253143310547, mean = 0.7560253143310547, median = 0.7560253143310547, percentile(99%) = 0.7560253143310547 [INFO] NPU_compute_time (ms): min = 67.70099639892578, max = 68.16699981689453, mean = 67.92810981750489, median = 67.92250061035156, percentile(99%) = 68.15412933349609 [INFO] D2H_latency (ms): min = 82.01360702514648, max = 82.01360702514648, mean = 82.01360702514648, median = 82.01360702514648, percentile(99%) = 82.01360702514648 [INFO] throughput 1000*batchsize(1)/NPU_compute_time.mean(67.92810981750489): 14.7214459917491 [INFO] ------------------------------------------------------计算吞吐率：
- 执行纯推理时若指定了 batchsize，则找到以关键字 [INFO] throughput 开头的一行，行尾的数字即为 OM 模型的吞吐率，本例中的吞吐率为 14.7214459917491
- 若没有指定 batchsize，则可以通过 NPU_compute_time 中的 mean 来计算：
throughput=batchsizemean∗1000=14.72(fps)throughput =\frac{batchsize}{mean} * 1000 = 14.72(fps)
性能&精度
-
性能对比
在 300I PRO 设备上，当 batchsize 为 1 时模型性能最优，达 14.72 fps.
batchsize T4性能 300I PRO性能 300I PRO/T4 1 4.26 fps 14.72 fps 3.45 2 3.81 fps 11.06 fps 2.90 4 3.67 fps 13.25 fps 3.61 8 3.28 fps 13.51 fps 4.11 best 4.26 fps 14.72 fps 3.45 注：当 batchsize 为 16 或更高时，因内存不足导致推理失败，无法获取性能数据。
-
精度对比
自测了 batchsize 为 1 和 2 的精度，两个 batchsize 得到的精度没有差别，且比开源仓精度的高出 0.39%.
Model batchsize mIoU(NPU) mIoU(开源仓) swin_100 1 48.74% 48.35% 2