知识蒸馏

知识蒸馏
- 1. 简介
  - 1.1 知识蒸馏介绍
  - 1.2 PaddleOCR知识蒸馏简介
- 2. 配置文件解析
  - 2.1 识别配置文件解析
  - 2.2 检测配置文件解析

1. 简介

1.1 知识蒸馏介绍

近年来，深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域被验证是一种极其有效的解决问题的方法。通过构建合适的神经网络，加以训练，最终网络模型的性能指标基本上都会超过传统算法。

在数据量足够大的情况下，通过合理构建网络模型的方式增加其参数量，可以显著改善模型性能，但是这又带来了模型复杂度急剧提升的问题。大模型在实际场景中使用的成本较高。

深度神经网络一般有较多的参数冗余，目前有几种主要的方法对模型进行压缩，减小其参数量。如裁剪、量化、知识蒸馏等，其中知识蒸馏是指使用教师模型(teacher model)去指导学生模型(student model)学习特定任务，保证小模型在参数量不变的情况下，得到比较大的性能提升。

此外，在知识蒸馏任务中，也衍生出了互学习的模型训练方法，论文Deep Mutual Learning中指出，使用两个完全相同的模型在训练的过程中互相监督，可以达到比单个模型训练更好的效果。

1.2 PaddleOCR知识蒸馏简介

无论是大模型蒸馏小模型，还是小模型之间互相学习，更新参数，他们本质上是都是不同模型之间输出或者特征图(feature map)之间的相互监督，区别仅在于 (1) 模型是否需要固定参数。(2) 模型是否需要加载预训练模型。

对于大模型蒸馏小模型的情况，大模型一般需要加载预训练模型并固定参数；对于小模型之间互相蒸馏的情况，小模型一般都不加载预训练模型，参数也都是可学习的状态。

在知识蒸馏任务中，不只有2个模型之间进行蒸馏的情况，多个模型之间互相学习的情况也非常普遍。因此在知识蒸馏代码框架中，也有必要支持该种类别的蒸馏方法。

PaddleOCR中集成了知识蒸馏的算法，具体地，有以下几个主要的特点：

支持任意网络的互相学习，不要求子网络结构完全一致或者具有预训练模型；同时子网络数量也没有任何限制，只需要在配置文件中添加即可。
支持loss函数通过配置文件任意配置，不仅可以使用某种loss，也可以使用多种loss的组合
支持知识蒸馏训练、预测、评估与导出等所有模型相关的环境，方便使用与部署。

通过知识蒸馏，在中英文通用文字识别任务中，不增加任何预测耗时的情况下，可以给模型带来3%以上的精度提升，结合学习率调整策略以及模型结构微调策略，最终提升提升超过5%。

2. 配置文件解析

在知识蒸馏训练的过程中，数据预处理、优化器、学习率、全局的一些属性没有任何变化。模型结构、损失函数、后处理、指标计算等模块的配置文件需要进行微调。

下面以识别与检测的知识蒸馏配置文件为例，对知识蒸馏的训练与配置进行解析。

2.1 识别配置文件解析

配置文件在ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml。

2.1.1 模型结构

知识蒸馏任务中，模型结构配置如下所示。

Architecture:
  model_type: &model_type "rec"    # 模型类别，rec、det等，每个子网络的的模型类别都与
  name: DistillationModel          # 结构名称，蒸馏任务中，为DistillationModel，用于构建对应的结构
  algorithm: Distillation          # 算法名称
  Models:                          # 模型，包含子网络的配置信息
    Teacher:                       # 子网络名称，至少需要包含`pretrained`与`freeze_params`信息，其他的参数为子网络的构造参数
      pretrained:                  # 该子网络是否需要加载预训练模型
      freeze_params: false         # 是否需要固定参数
      return_all_feats: true       # 子网络的参数，表示是否需要返回所有的features，如果为False，则只返回最后的输出
      model_type: *model_type      # 模型类别
      algorithm: CRNN              # 子网络的算法名称，该子网络剩余参与均为构造参数，与普通的模型训练配置一致
      Transform:
      Backbone:
        name: MobileNetV1Enhance
        scale: 0.5
      Neck:
        name: SequenceEncoder
        encoder_type: rnn
        hidden_size: 64
      Head:
        name: CTCHead
        mid_channels: 96
        fc_decay: 0.00002
    Student:                       # 另外一个子网络，这里给的是DML的蒸馏示例，两个子网络结构相同，均需要学习参数
      pretrained:                  # 下面的组网参数同上
      freeze_params: false
      return_all_feats: true
      model_type: *model_type
      algorithm: CRNN
      Transform:
      Backbone:
        name: MobileNetV1Enhance
        scale: 0.5
      Neck:
        name: SequenceEncoder
        encoder_type: rnn
        hidden_size: 64
      Head:
        name: CTCHead
        mid_channels: 96
        fc_decay: 0.00002

当然，这里如果希望添加更多的子网络进行训练，也可以按照Student与Teacher的添加方式，在配置文件中添加相应的字段。比如说如果希望有3个模型互相监督，共同训练，那么Architecture可以写为如下格式。

Architecture:
  model_type: &model_type "rec"
  name: DistillationModel
  algorithm: Distillation
  Models:
    Teacher:
      pretrained:
      freeze_params: false
      return_all_feats: true
      model_type: *model_type
      algorithm: CRNN
      Transform:
      Backbone:
        name: MobileNetV1Enhance
        scale: 0.5
      Neck:
        name: SequenceEncoder
        encoder_type: rnn
        hidden_size: 64
      Head:
        name: CTCHead
        mid_channels: 96
        fc_decay: 0.00002
    Student:
      pretrained:
      freeze_params: false
      return_all_feats: true
      model_type: *model_type
      algorithm: CRNN
      Transform:
      Backbone:
        name: MobileNetV1Enhance
        scale: 0.5
      Neck:
        name: SequenceEncoder
        encoder_type: rnn
        hidden_size: 64
      Head:
        name: CTCHead
        mid_channels: 96
        fc_decay: 0.00002
    Student2:                       # 知识蒸馏任务中引入的新的子网络，其他部分与上述配置相同
      pretrained:
      freeze_params: false
      return_all_feats: true
      model_type: *model_type
      algorithm: CRNN
      Transform:
      Backbone:
        name: MobileNetV1Enhance
        scale: 0.5
      Neck:
        name: SequenceEncoder
        encoder_type: rnn
        hidden_size: 64
      Head:
        name: CTCHead
        mid_channels: 96
        fc_decay: 0.00002

最终该模型训练时，包含3个子网络：Teacher, Student, Student2。

蒸馏模型DistillationModel类的具体实现代码可以参考distillation_model.py。

最终模型forward输出为一个字典，key为所有的子网络名称，例如这里为Student与Teacher，value为对应子网络的输出，可以为Tensor（只返回该网络的最后一层）和dict（也返回了中间的特征信息）。

在识别任务中，为了添加更多损失函数，保证蒸馏方法的可扩展性，将每个子网络的输出保存为dict，其中包含子模块输出。以该识别模型为例，每个子网络的输出结果均为dict，key包含backbone_out,neck_out, head_out，value为对应模块的tensor，最终对于上述配置文件，DistillationModel的输出格式如下。

{
  "Teacher": {
    "backbone_out": tensor,
    "neck_out": tensor,
    "head_out": tensor,
  },
  "Student": {
    "backbone_out": tensor,
    "neck_out": tensor,
    "head_out": tensor,
  }
}

2.1.2 损失函数

知识蒸馏任务中，损失函数配置如下所示。

Loss:
  name: CombinedLoss                           # 损失函数名称，基于改名称，构建用于损失函数的类
  loss_config_list:                            # 损失函数配置文件列表，为CombinedLoss的必备函数
  - DistillationCTCLoss:                       # 基于蒸馏的CTC损失函数，继承自标准的CTC loss
      weight: 1.0                              # 损失函数的权重，loss_config_list中，每个损失函数的配置都必须包含该字段
      model_name_list: ["Student", "Teacher"]  # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这两个子网络的输出，与gt计算CTC loss
      key: head_out                            # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor
  - DistillationDMLLoss:                       # 蒸馏的DML损失函数，继承自标准的DMLLoss
      weight: 1.0                              # 权重
      act: "softmax"                           # 激活函数，对输入使用激活函数处理，可以为softmax, sigmoid或者为None，默认为None
      model_name_pairs:                        # 用于计算DML loss的子网络名称对，如果希望计算其他子网络的DML loss，可以在列表下面继续填充
      - ["Student", "Teacher"]
      key: head_out                            # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor
  - DistillationDistanceLoss:                  # 蒸馏的距离损失函数
      weight: 1.0                              # 权重
      mode: "l2"                               # 距离计算方法，目前支持l1, l2, smooth_l1
      model_name_pairs:                        # 用于计算distance loss的子网络名称对
      - ["Student", "Teacher"]
      key: backbone_out                        # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor

上述损失函数中，所有的蒸馏损失函数均继承自标准的损失函数类，主要功能为: 对蒸馏模型的输出进行解析，找到用于计算损失的中间节点(tensor)，再使用标准的损失函数类去计算。

以上述配置为例，最终蒸馏训练的损失函数包含下面3个部分。

Student和Teacher的最终输出(head_out)与gt的CTC loss，权重为1。在这里因为2个子网络都需要更新参数，因此2者都需要计算与g的loss。
Student和Teacher的最终输出(head_out)之间的DML loss，权重为1。
Student和Teacher的骨干网络输出(backbone_out)之间的l2 loss，权重为1。

关于CombinedLoss更加具体的实现可以参考: combined_loss.py。关于DistillationCTCLoss等蒸馏损失函数更加具体的实现可以参考distillation_loss.py。

2.1.3 后处理

知识蒸馏任务中，后处理配置如下所示。

PostProcess:
  name: DistillationCTCLabelDecode       # 蒸馏任务的CTC解码后处理，继承自标准的CTCLabelDecode类
  model_name: ["Student", "Teacher"]     # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这两个子网络的输出，进行解码
  key: head_out                          # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor

以上述配置为例，最终会同时计算Student和Teahcer 2个子网络的CTC解码输出，返回一个dict，key为用于处理的子网络名称，value为用于处理的子网络列表。

关于DistillationCTCLabelDecode更加具体的实现可以参考: rec_postprocess.py

2.1.4 指标计算

知识蒸馏任务中，指标计算配置如下所示。

Metric:
  name: DistillationMetric         # 蒸馏任务的CTC解码后处理，继承自标准的CTCLabelDecode类
  base_metric_name: RecMetric      # 指标计算的基类，对于模型的输出，会基于该类，计算指标
  main_indicator: acc              # 指标的名称
  key: "Student"                   # 选取该子网络的 main_indicator 作为作为保存保存best model的判断标准

以上述配置为例，最终会使用Student子网络的acc指标作为保存best model的判断指标，同时，日志中也会打印出所有子网络的acc指标。

关于DistillationMetric更加具体的实现可以参考: distillation_metric.py。

2.1.5 蒸馏模型微调

对蒸馏得到的识别蒸馏进行微调有2种方式。

（1）基于知识蒸馏的微调：这种情况比较简单，下载预训练模型，在ch_PP-OCRv2_rec_distillation.yml中配置好预训练模型路径以及自己的数据路径，即可进行模型微调训练。

（2）微调时不使用知识蒸馏：这种情况，需要首先将预训练模型中的学生模型参数提取出来，具体步骤如下。

首先下载预训练模型并解压。

# 下面预训练模型并解压
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_train.tar
tar -xf ch_PP-OCRv2_rec_train.tar

然后使用python，对其中的学生模型参数进行提取

import paddle
# 加载预训练模型
all_params = paddle.load("ch_PP-OCRv2_rec_train/best_accuracy.pdparams")
# 查看权重参数的keys
print(all_params.keys())
# 学生模型的权重提取
s_params = {key[len("Student."):]: all_params[key] for key in all_params if "Student." in key}
# 查看学生模型权重参数的keys
print(s_params.keys())
# 保存
paddle.save(s_params, "ch_PP-OCRv2_rec_train/student.pdparams")

转化完成之后，使用ch_PP-OCRv2_rec.yml，修改预训练模型的路径（为导出的student.pdparams模型路径）以及自己的数据路径，即可进行模型微调。

2.2 检测配置文件解析

检测模型蒸馏的配置文件在PaddleOCR/configs/det/ch_PP-OCRv2/目录下，包含三个蒸馏配置文件：

ch_PP-OCRv2_det_cml.yml，采用cml蒸馏，采用一个大模型蒸馏两个小模型，且两个小模型互相学习的方法
ch_PP-OCRv2_det_dml.yml，采用DML的蒸馏，两个Student模型互蒸馏的方法
ch_PP-OCRv2_det_distill.yml，采用Teacher大模型蒸馏小模型Student的方法

2.2.1 模型结构

知识蒸馏任务中，模型结构配置如下所示：

Architecture:
  name: DistillationModel          # 结构名称，蒸馏任务中，为DistillationModel，用于构建对应的结构
  algorithm: Distillation          # 算法名称
  Models:                          # 模型，包含子网络的配置信息
    Student:                       # 子网络名称，至少需要包含`pretrained`与`freeze_params`信息，其他的参数为子网络的构造参数
      pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained  
      freeze_params: false         # 是否需要固定参数
      return_all_feats: false      # 子网络的参数，表示是否需要返回所有的features，如果为False，则只返回最后的输出
      model_type: det
      algorithm: DB
      Backbone:
        name: MobileNetV3
        scale: 0.5
        model_name: large
        disable_se: True
      Neck:
        name: DBFPN
        out_channels: 96
      Head:
        name: DBHead
        k: 50
    Teacher:                      # 另外一个子网络，这里给的是普通大模型蒸小模型的蒸馏示例，
      pretrained: ./pretrain_models/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/best_accuracy
      freeze_params: true         # Teacher模型是训练好的，不需要参与训练，freeze_params设置为True
      return_all_feats: false
      model_type: det
      algorithm: DB
      Transform:
      Backbone:
        name: ResNet
        layers: 18
      Neck:
        name: DBFPN
        out_channels: 256
      Head:
        name: DBHead
        k: 50

如果是采用DML，即两个小模型互相学习的方法，上述配置文件里的Teacher网络结构需要设置为Student模型一样的配置，具体参考配置文件ch_PP-OCRv2_det_dml.yml。 � 下面介绍ch_PP-OCRv2_det_cml.yml的配置文件参数：

Architecture:
  name: DistillationModel  
  algorithm: Distillation
  model_type: det
  Models:
    Teacher:                         # CML蒸馏的Teacher模型配置
      pretrained: ./pretrain_models/ch_ppocr_server_v2.0_det_train/best_accuracy
      freeze_params: true            # Teacher 不训练
      return_all_feats: false
      model_type: det
      algorithm: DB
      Transform:
      Backbone:
        name: ResNet
        layers: 18
      Neck:
        name: DBFPN
        out_channels: 256
      Head:
        name: DBHead
        k: 50
    Student:                         # CML蒸馏的Student模型配置
      pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained  
      freeze_params: false
      return_all_feats: false
      model_type: det
      algorithm: DB
      Backbone:
        name: MobileNetV3
        scale: 0.5
        model_name: large
        disable_se: True
      Neck:
        name: DBFPN
        out_channels: 96
      Head:
        name: DBHead
        k: 50
    Student2:                          # CML蒸馏的Student2模型配置
      pretrained: ./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained  
      freeze_params: false
      return_all_feats: false
      model_type: det
      algorithm: DB
      Transform:
      Backbone:
        name: MobileNetV3
        scale: 0.5
        model_name: large
        disable_se: True
      Neck:
        name: DBFPN
        out_channels: 96
      Head:
        name: DBHead
        k: 50

蒸馏模型DistillationModel类的具体实现代码可以参考distillation_model.py。

最终模型forward输出为一个字典，key为所有的子网络名称，例如这里为Student与Teacher，value为对应子网络的输出，可以为Tensor（只返回该网络的最后一层）和dict（也返回了中间的特征信息）。

在蒸馏任务中，为了方便添加蒸馏损失函数，每个网络的输出保存为dict，其中包含子模块输出。每个子网络的输出结果均为dict，key包含backbone_out,neck_out, head_out，value为对应模块的tensor，最终对于上述配置文件，DistillationModel的输出格式如下。

{
  "Teacher": {
    "backbone_out": tensor,
    "neck_out": tensor,
    "head_out": tensor,
  },
  "Student": {
    "backbone_out": tensor,
    "neck_out": tensor,
    "head_out": tensor,
  }
}

2.2.2 损失函数

知识蒸馏任务中，检测ch_PP-OCRv2_det_distill.yml蒸馏损失函数配置如下所示。

Loss:
  name: CombinedLoss                 # 损失函数名称，基于改名称，构建用于损失函数的类
  loss_config_list:                  # 损失函数配置文件列表，为CombinedLoss的必备函数
  - DistillationDilaDBLoss:          # 基于蒸馏的DB损失函数，继承自标准的DBloss
      weight: 1.0                    # 损失函数的权重，loss_config_list中，每个损失函数的配置都必须包含该字段
      model_name_pairs:              # 对于蒸馏模型的预测结果，提取这两个子网络的输出，计算Teacher模型和Student模型输出的loss
      - ["Student", "Teacher"]
      key: maps                      # 取子网络输出dict中，该key对应的tensor
      balance_loss: true             # 以下几个参数为标准DBloss的配置参数
      main_loss_type: DiceLoss
      alpha: 5
      beta: 10
      ohem_ratio: 3
  - DistillationDBLoss:              # 基于蒸馏的DB损失函数，继承自标准的DBloss，用于计算Student和GT之间的loss
      weight: 1.0
      model_name_list: ["Student"]   # 模型名字只有Student，表示计算Student和GT之间的loss
      name: DBLoss
      balance_loss: true
      main_loss_type: DiceLoss
      alpha: 5
      beta: 10
      ohem_ratio: 3

同理，检测ch_PP-OCRv2_det_cml.yml蒸馏损失函数配置如下所示。相比较于ch_PP-OCRv2_det_distill.yml的损失函数配置，cml蒸馏的损失函数配置做了3个改动：

Loss:
  name: CombinedLoss
  loss_config_list:
  - DistillationDilaDBLoss:
      weight: 1.0
      model_name_pairs:
      - ["Student", "Teacher"]
      - ["Student2", "Teacher"]                  # 改动1，计算两个Student和Teacher的损失
      key: maps
      balance_loss: true
      main_loss_type: DiceLoss
      alpha: 5
      beta: 10
      ohem_ratio: 3
  - DistillationDMLLoss:                         # 改动2，增加计算两个Student之间的损失
      model_name_pairs:
      - ["Student", "Student2"]
      maps_name: "thrink_maps"
      weight: 1.0
      # act: None
      key: maps
  - DistillationDBLoss:
      weight: 1.0
      model_name_list: ["Student", "Student2"]   # 改动3，计算两个Student和GT之间的损失
      balance_loss: true
      main_loss_type: DiceLoss
      alpha: 5
      beta: 10
      ohem_ratio: 3

关于DistillationDilaDBLoss更加具体的实现可以参考: distillation_loss.py。关于DistillationDBLoss等蒸馏损失函数更加具体的实现可以参考distillation_loss.py。

2.2.3 后处理

知识蒸馏任务中，检测蒸馏后处理配置如下所示。

PostProcess:
  name: DistillationDBPostProcess                  # DB检测蒸馏任务的CTC解码后处理，继承自标准的DBPostProcess类
  model_name: ["Student", "Student2", "Teacher"]   # 对于蒸馏模型的预测结果，提取多个子网络的输出，进行解码，不需要后处理的网络可以不在model_name中设置
  thresh: 0.3
  box_thresh: 0.6
  max_candidates: 1000
  unclip_ratio: 1.5

以上述配置为例，最终会同时计算Student，Student2和Teacher 3个子网络的输出做后处理计算。同时，由于有多个输入，后处理返回的输出也有多个，

关于DistillationDBPostProcess更加具体的实现可以参考: db_postprocess.py

2.2.4 蒸馏指标计算

知识蒸馏任务中，检测蒸馏指标计算配置如下所示。

Metric:
  name: DistillationMetric
  base_metric_name: DetMetric
  main_indicator: hmean
  key: "Student"

由于蒸馏需要包含多个网络，甚至多个Student网络，在计算指标的时候只需要计算一个Student网络的指标即可，key字段设置为Student则表示只计算Student网络的精度。

2.2.5 检测蒸馏模型finetune

检测蒸馏有三种方式：

采用ch_PP-OCRv2_det_distill.yml，Teacher模型设置为PaddleOCR提供的模型或者您训练好的大模型
采用ch_PP-OCRv2_det_cml.yml，采用cml蒸馏，同样Teacher模型设置为PaddleOCR提供的模型或者您训练好的大模型
采用ch_PP-OCRv2_det_dml.yml，采用DML的蒸馏，两个Student模型互蒸馏的方法，在PaddleOCR采用的数据集上大约有1.7%的精度提升。

在具体fine-tune时，需要在网络结构的pretrained参数中设置要加载的预训练模型。

在精度提升方面，cml的精度>dml的精度>distill蒸馏方法的精度。当数据量不足或者Teacher模型精度与Student精度相差不大的时候，这个结论或许会改变。

另外，由于PaddleOCR提供的蒸馏预训练模型包含了多个模型的参数，如果您希望提取Student模型的参数，可以参考如下代码：

# 下载蒸馏训练模型的参数
wget https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_distill_train.tar

import paddle
# 加载预训练模型
all_params = paddle.load("ch_PP-OCRv2_det_distill_train/best_accuracy.pdparams")
# 查看权重参数的keys
print(all_params.keys())
# 学生模型的权重提取
s_params = {key[len("student_model."):]: all_params[key] for key in all_params if "student_model." in key}
# 查看学生模型权重参数的keys
print(s_params.keys())
# 保存
paddle.save(s_params, "ch_PP-OCRv2_det_distill_train/student.pdparams")

最终Student模型的参数将会保存在ch_PP-OCRv2_det_distill_train/student.pdparams中，用于模型的fine-tune。

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知识蒸馏

1. 简介

1.1 知识蒸馏介绍

1.2 PaddleOCR知识蒸馏简介

2. 配置文件解析

2.1 识别配置文件解析

2.1.1 模型结构

2.1.2 损失函数

2.1.3 后处理

2.1.4 指标计算

2.1.5 蒸馏模型微调

2.2 检测配置文件解析

2.2.1 模型结构

2.2.2 损失函数

2.2.3 后处理

2.2.4 蒸馏指标计算

2.2.5 检测蒸馏模型finetune

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