PaddleClas专业版30分钟图像分类快速入门指南

【免费下载链接】PaddleClas A treasure chest for visual classification and recognition powered by PaddlePaddle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleClas

前言

PaddleClas是飞桨(PaddlePaddle)生态下的图像分类开发套件，为开发者提供了从数据准备、模型训练、评估到推理部署的全流程解决方案。本文将带领专业用户快速上手PaddleClas，在30分钟内完成CIFAR-100数据集的分类任务实践。

环境准备

在开始之前，请确保已完成以下准备工作：

1. 已安装PaddlePaddle深度学习框架
2. 已克隆PaddleClas代码库
3. 配置好GPU运行环境

数据集准备

我们将使用CIFAR-100数据集进行演示，这是一个包含100个类别的经典图像分类数据集。

下载与解压数据集

执行以下命令获取并解压CIFAR-100数据集：

cd dataset
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/data/CIFAR100.tar
tar -xf CIFAR100.tar
cd ../

数据集将被解压到dataset/CIFAR100目录下，包含训练集和测试集。

模型训练实践

2.1 基础模型训练

2.1.1 从零开始训练ResNet50_vd

使用4块GPU进行训练：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR"

预期验证集准确率约为41.5%。

单GPU训练调整：

• 学习率需随batch size同比例调整
• 示例命令：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Optimizer.lr.learning_rate=0.01

2.1.2 迁移学习实践

1. 基于ImageNet1k预训练模型(79.12%准确率)微调

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Arch.pretrained=True

预期验证集准确率提升至约71.8%，绝对提升30%。

2. 使用SSLD预训练模型(82.39%准确率)微调

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Arch.pretrained=True \
        -o Arch.use_ssld=True

最终准确率可达73%，相比普通预训练模型再提升1.2%。

3. 轻量级模型MobileNetV3实践

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/MobileNetV3_large_x1_0_CIFAR100_finetune.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR" \
        -o Arch.pretrained=True

预期准确率约60.1%，适合资源受限场景。

数据增强技术

PaddleClas支持多种数据增强方法，包括Mixup、Cutout、RandomErasing等。

3.1 Mixup数据增强实践

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_mixup_CIFAR100_finetune.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR"

使用Mixup后，模型准确率可再提升约1.2%，达到73%。

注意事项：

• CIFAR100训练周期较短，验证准确率可能有约1%波动
• 其他增强方法配置可参考相关配置文件

知识蒸馏技术

PaddleClas提供了自研的SSLD知识蒸馏方案，可显著提升小模型性能。

4.1 蒸馏实践步骤

1. 准备教师模型：

mkdir pretrained
cp -r output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model.pdparams ./pretrained/

2. 配置蒸馏参数：

• 教师模型：训练好的ResNet50_vd
• 学生模型：MobileNetV3_large_x1_0
• 损失函数：学生输出与教师输出的交叉熵

3. 执行蒸馏训练：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
    --gpus="0,1,2,3" \
    tools/train.py \
        -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/R50_vd_distill_MV3_large_x1_0_CIFAR100.yaml \
        -o Global.output_dir="output_CIFAR"

最终MobileNetV3准确率可达64.4%，相比基线提升4.3%。

技术要点：

• 可使用无标签数据进行蒸馏
• 教师模型使用目标数据集微调后的版本效果更佳

模型评估与推理

5.1 模型评估

python3 tools/eval.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
    -o Global.pretrained_model="output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model"

5.2 单图像预测

python3 tools/infer.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
    -o Infer.infer_imgs=./dataset/CIFAR100/test/0/0001.png \
    -o Global.pretrained_model=output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model

5.3 推理模型部署

1. 导出推理模型：

python3 tools/export_model.py \
    -c ./ppcls/configs/quick_start/professional/ResNet50_vd_CIFAR100.yaml \
    -o Global.pretrained_model=output_CIFAR/ResNet50_vd/best_model

2. 使用预测引擎推理：

需调整deploy/configs/inference_cls.yaml中的图像预处理参数，适配CIFAR100的32x32分辨率。

cd deploy
python3 python/predict_cls.py \
    -c configs/inference_cls.yaml \
    -o Global.infer_imgs=../dataset/CIFAR100/test/0/0001.png \
    -o PostProcess.Topk.class_id_map_file=None

总结

通过本教程，我们完整实践了：

1. 不同模型架构的训练比较
2. 迁移学习的效果验证
3. 数据增强技术的应用
4. 知识蒸馏的性能提升
5. 完整的评估推理流程

PaddleClas提供了丰富的模型库和训练策略，开发者可以基于此快速构建自己的图像分类系统。

【免费下载链接】PaddleClas A treasure chest for visual classification and recognition powered by PaddlePaddle 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleClas