加速44%！RT-DETR量化无损压缩优秀实战 - 文章 - 开发者社区

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RT-DETR 模型是飞桨目标检测套件 PaddleDetection 最新发布的 SOTA 目标检测模型。其是一种基于 DETR 架构的端到端目标检测器，在速度和精度上均取得了 SOTA 性能。在实际部署中，为了追求“更准、更小、更快”的效率能力，本文使用飞桨模型压缩工具 PaddleSlim 中的自动压缩工具（ACT, Auto Compression Toolkit）将针对 RT-DETR 进行量化压缩及部署实战。使用 ACT 工具只需要几十分钟，即可完成量化压缩全流程。在模型精度持平的情况下， RT-DETR 模型体积压缩为原来的四分之一，GPU 推理加速44% 。

picture.image 注：上述表格测试使用 Paddle Inference 开启 TensorRT，由于包含 D2H 拷贝时延，和论文 FP16 FPS 相比略慢。

传送门

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto\_compression/detection

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RT-DETR 模型快速开始

RT-DETR 在一众 YOLO 模型中脱颖而出，成为新 SOTA，它的效果如下图所示。

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点击下方文章，获取更多RT-DETR信息：

超越YOLOv8，飞桨推出精度最高的实时检测器RT-DETR！

为了更方便开发者体验 RT-DETR 的效果，快速跑通从数据校验，模型训练开发到部署的全流程，飞桨在 AI Studio 全新上线了 PaddleX 模型产线。开发者只需要在模型库中选择创建模型产线，即可通过工具箱或者开发者模式 快速体验 RT-DETR 模型产线全流程 ，非常方便易用，欢迎开发者在线体验。

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快速体验地址：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/modelsoverview

picture.image RT- DETR 模型分析

在对 RT-DETR 量化压缩前，我们对它进行了分析。 RT-DETR 网络模型主要由两个部分组成，分别是 ResNet 或者 HGNetv2 构成的 backbone 和 RT-DETR 构成的检测头。在模型的 backbone 中有大量的卷积层，此外在检测头中也有大量的矩阵乘计算，这些操作均可进行量化，从模型结构上分析来看， RT-DETR 模型拥有足够的量化加速潜力。我们使用了量化分析工具分析了各层的激活值分布 :

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大部分激活值分布都比较集中，离群点很少，这对量化很友好。同时我们分析了各层的权重数值分布:

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可以看到权重的数据分布基本上符合正态分布，且数值较小，这样的权重分布比较适合量化。分析发现 RT-DETR 有较好的量化压缩潜力，并且为了进一步提升模型部署的性能，我们就开始量化压缩实战吧。

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RT-DETR 模型压缩实战

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RT-DETR 模型 准备

PaddleDetection 中提供了官方训练好的使用了不同 backbone 的模型，我们直接使用这些模型作为原始的模型即可。在 PaddleDetection 的环境下按照其流程将模型导出成为静态图模型，这些静态图用于量化压缩和部署测试。

python tools/export_model.py -c configs/rtdetr/rtdetr_r50vd_6x_coco.yml \
-o weights=https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/rtdetr\_r50vd\_6x\_coco.pdparams trt=True \
--output_dir=output_inference

picture.image 数据集准备

使用 PaddleSlim 自动压缩工具量化模型需要少量的校准数据，这里我们使用标准的 COCO 数据集进行测试，可以按照 PaddleDetection 中数据准备教程进行准备，数据格式如下所示：

tree dataset/coco/
├── annotations
│ ├── instances_train2017.json
│ ├── instances_val2017.json
├── train2017
│ ├── 000000000009.jpg
│ │ ...
├── val2017
│ ├── 000000000139.jpg
│ │ ...

数据准备教程：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.6/docs/tutorials/data/PrepareDetDataSet.md

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模型量化压缩

量化压缩一般是指降低模型存储和计算所用数值的位数，达到减少计算量、存储资源和提升推理速度的效果。在飞桨家族中， PaddleSlim 是一个模型压缩工具库，包含模型剪裁、量化、知识蒸馏、超参搜索和模型结构搜索等一系列模型压缩策略。其中的自动化压缩工具通过无

源码的方式，自动对预测模型进行压缩，压缩后模型可直接部署应用。我们使用自动化压缩工具进行模型压缩分为以下 3 个步骤：

准备预处理配置文件

数据预处理的配置和 PaddleDetection 中的模型配置对齐即可：

1.EvalReader:
2. sample_transforms:

- Decode: {}
- Resize: {target_size: [640, 640], keep_ratio: False, interp: 2}
- NormalizeImage: {mean: [0., 0., 0.], std: [1., 1., 1.], norm_type: none}
- Permute: {}
batch_size: 1
shuffle: false
drop_last: false

定义量化配置文件

定义量化训练的配置文件，Distillation 表示蒸馏参数配置，QuantAware 表示量化参数配置，TrainConfig 表示训练时的训练轮数、优化器等设置。

具体超参的设置可以参考 ACT 超参设置文档 ：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto\_compression/hyperparameter\_tutorial.md

1.Global:
2. reader_config: configs/rtdetr_reader.yml

model_dir: /rtdetr_r50vd_6x_coco/
……
5.Distillation:
alpha: 1.0
loss: soft_label

9.QuantAware:
10. onnx_format: true

activation_quantize_type: 'moving_average_abs_max'
quantize_op_types:
- conv2d
- matmul_v2

16.TrainConfig:
17. train_iter: 1000

eval_iter: 100
learning_rate: 0.00001
optimizer_builder:
optimizer:
```
 type: SGD  
```
weight_decay: 4.0e-05

开始运行

少量代码就可以开始 ACT 量化训练。启动 ACT 时，需要传入模型文件的路径(model_dir)、模型文件名（model_filename）、参数文件名称(params_filename)、压缩后模型存储路径(save_dir)、压缩配置文件(config)、dataloader和评估精度的 eval_callback。

ac = AutoCompression(

   model\_dir=global\_config["model\_dir"],

   model\_filename=global\_config["model\_filename"],

   params\_filename=global\_config["params\_filename"],

```
   save\_dir=FLAGS.save\_dir,  
```
```
   config=all\_config,  
```
```
   train\_dataloader=train\_loader,  
```
```
   eval\_callback=eval\_func)  
```
ac.compress()

以上是精简后的关键代码，如果想快速体验，可以根据下方链接中的示例文档及代码进行体验：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/tree/develop/example/auto\_compression/detection

如果使用 GPU 训练，在几十分钟内就可以完成整个压缩过程。训练完成后会在 save_dir 路径下产出 model.pdmodel和model.pdiparams文件。至此，完成了模型训练压缩工作。

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RT-DETR 模型部署

飞桨原生推理库 Paddle Inference 性能优异，针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化，做到高吞吐、低时延，支持了本项目 RT-DETR 模型的 INT8 加速推理。所以在 RT-DETR 量化压缩后，我们使用 Paddle Inference 推理库进行部署。

推理环境准备

硬件环境

需要一台载有支持 INT8 加速推理的 NVIDIA tesla T4 显卡或者 A10 的推理主主机。

软件环境

PaddlePaddle develop 版本

我们使用以下代码进行量化模型推理速度和精度测试：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim/blob/develop/example/auto\_compression/detection/paddle\_inference\_eval.py

具体地，将压缩后的模型拷贝到指定位置，运行指令：

python paddle_inference_eval.py \
--model_path=./rtdetr_r50_quant/ \
--reader_config=configs/rtdetr_reader.yml \
--use_trt=True --precision=int8

值得注意的是，需要运行两次上述指令。第一次运行会收集模型信息并保存 dynamic_shape.txt，用于构建 TensorRT 加速引擎，之后运行会直接加载该文件进行实际预测。最终测试的量化模型的效果如下表所示：

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-上表测试环境:Tesla T4，TensorRT 8.6.0，CUDA 11.7，batch_size=1

picture.image -上表测试环境:A10，TensorRT 8.6.0，CUDA 11.6，batch_size=1

-mAP的指标均在COCO val2017数据集中评测得到，IoU=0.5:0.95

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这么好的项目，欢迎大家点star鼓励并前来体验！

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim

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总结与展望

本文对 RT-DETR 检测模型进行了量化压缩的全流程实践，在极小的成本下生成了能高速推理的压缩模型。在 Paddle Inference 中，经过压缩后模型的精度损失几乎可以忽略不计，但是带来的加速效果十分明显， 相较于原模型最高加速比为44% 。希望看到这篇文章的开发者们，如果想进一步对 RT-DETR 进行模型压缩和部署，可以动手实践一下，亲自体验加速AI模型的快乐，希望 PaddleSlim 和 Paddle Inference 能够助力更多模型的部署落地。

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