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模型精简与部署

本章将介绍如何导出与部署 MMPose 训练得到的模型，包含以下内容：

  • 模型精简

  • 使用 MMDeploy 部署

    • MMDeploy 介绍

    • 模型支持列表

    • 安装

    • 模型转换

      • 如何查找 MMPose 模型对应的部署配置文件

      • RTMPose 模型导出示例

      • ONNX

      • TensorRT

      • 高级设置

    • 模型测速

    • 精度验证

模型精简

在默认状态下，MMPose 训练过程中保存的 checkpoint 文件包含了模型的所有信息，包括模型结构、权重、优化器状态等。这些信息对于模型的部署来说是冗余的，因此我们需要对模型进行精简，精简后的 .pth 文件大小甚至能够缩小一半以上。

MMPose 提供了 tools/misc/publish_model.py 来进行模型精简，使用方式如下：

python tools/misc/publish_model.py ${IN_FILE} ${OUT_FILE}

例如：

python tools/misc/publish_model.py ./epoch_10.pth ./epoch_10_publish.pth

脚本会自动对模型进行精简，并将精简后的模型保存到制定路径，并在文件名的最后加上时间戳，例如 ./epoch_10_publish-21815b2c_20230726.pth。

使用 MMDeploy 部署

MMDeploy 介绍

MMDeploy 是 OpenMMLab 模型部署工具箱，为各算法库提供统一的部署体验。基于 MMDeploy，开发者可以轻松从 MMPose 生成指定硬件所需 SDK，省去大量适配时间。

更多介绍和使用指南见 MMDeploy 文档。

模型支持列表

Model Task ONNX Runtime TensorRT ncnn PPLNN OpenVINO CoreML TorchScript
HRNet PoseDetection Y Y Y N Y Y Y
MSPN PoseDetection Y Y Y N Y Y Y
LiteHRNet PoseDetection Y Y Y N Y Y Y
Hourglass PoseDetection Y Y Y N Y Y Y
SimCC PoseDetection Y Y Y N Y Y Y
RTMPose PoseDetection Y Y Y N Y Y Y
YoloX-Pose PoseDetection Y Y N N Y Y Y

安装

在开始部署之前，首先你需要确保正确安装了 MMPose, MMDetection, MMDeploy，相关安装教程如下：

根据部署后端的不同，有的后端需要对 MMDeploy 支持的自定义算子进行编译，请根据需求前往对应的文档确保环境搭建正确：

模型转换

在完成安装之后，你就可以开始模型部署了。通过 MMDeploy 提供的 tools/deploy.py 可以方便地将 MMPose 模型转换到不同的部署后端。

使用方法如下：

python ./tools/deploy.py \
    ${DEPLOY_CFG_PATH} \
    ${MODEL_CFG_PATH} \
    ${MODEL_CHECKPOINT_PATH} \
    ${INPUT_IMG} \
    --test-img ${TEST_IMG} \
    --work-dir ${WORK_DIR} \
    --calib-dataset-cfg ${CALIB_DATA_CFG} \
    --device ${DEVICE} \
    --log-level INFO \
    --show \
    --dump-info

参数描述：

  • deploy_cfg : mmdeploy 针对此模型的部署配置，包含推理框架类型、是否量化、输入 shape 是否动态等。配置文件之间可能有引用关系，configs/mmpose/pose-detection_simcc_onnxruntime_dynamic.py 是一个示例。

  • model_cfg : mm 算法库的模型配置，例如 mmpose/configs/body_2d_keypoint/rtmpose/coco/rtmpose-m_8xb256-420e_aic-coco-256x192.py，与 mmdeploy 的路径无关。

  • checkpoint : torch 模型路径。可以 http/https 开头，详见 mmcv.FileClient 的实现。

  • img : 模型转换时，用做测试的图像或点云文件路径。

  • --test-img : 用于测试模型的图像文件路径。默认设置成None。

  • --work-dir : 工作目录，用来保存日志和模型文件。

  • --calib-dataset-cfg : 此参数只有int8模式下生效，用于校准数据集配置文件。若在int8模式下未传入参数，则会自动使用模型配置文件中的’val’数据集进行校准。

  • --device : 用于模型转换的设备。 默认是cpu，对于 trt 可使用 cuda:0 这种形式。

  • --log-level : 设置日记的等级，选项包括’CRITICAL’， ‘FATAL’， ‘ERROR’， ‘WARN’， ‘WARNING’， ‘INFO’， ‘DEBUG’， ‘NOTSET’。 默认是INFO。

  • --show : 是否显示检测的结果。

  • --dump-info : 是否输出 SDK 信息。

如何查找 MMPose 模型对应的部署配置文件

  1. 所有与 MMPose 相关的部署配置文件都存放在 configs/mmpose/ 目录下。

  2. 部署配置文件命名遵循 {任务}_{算法}_{部署后端}_{动态/静态}_{输入尺寸} 。

RTMPose 模型导出示例

我们本节演示将 RTMPose 模型导出为 ONNX 和 TensorRT 格式，如果你希望了解更多内容请前往 MMDeploy 文档。

Backend Config
ncnn-fp16 pose-detection_simcc_ncnn-fp16_static-256x192.py
CoreML pose-detection_simcc_coreml_static-256x192.py
OpenVINO pose-detection_simcc_openvino_static-256x192.py
RKNN pose-detection_simcc_rknn-fp16_static-256x192.py

如果你需要对部署配置进行修改，请参考 MMDeploy config tutorial.

本教程中使用的文件结构如下：

|----mmdeploy
|----mmpose
ONNX

运行如下命令：

# 前往 mmdeploy 目录
cd ${PATH_TO_MMDEPLOY}

# 转换 RTMPose
# 输入模型路径可以是本地路径，也可以是下载链接。
python tools/deploy.py \
    configs/mmpose/pose-detection_simcc_onnxruntime_dynamic.py \
    ../mmpose/projects/rtmpose/rtmpose/body_2d_keypoint/rtmpose-m_8xb256-420e_coco-256x192.py \
    https://download.openmmlab.com/mmpose/v1/projects/rtmposev1/rtmpose-m_simcc-aic-coco_pt-aic-coco_420e-256x192-63eb25f7_20230126.pth \
    demo/resources/human-pose.jpg \
    --work-dir rtmpose-ort/rtmpose-m \
    --device cpu \
    --show \
    --dump-info   # 导出 sdk info

默认导出模型文件为 {work-dir}/end2end.onnx

TensorRT

运行如下命令：

# 前往 mmdeploy 目录
cd ${PATH_TO_MMDEPLOY}

# 转换 RTMPose
# 输入模型路径可以是本地路径，也可以是下载链接。
python tools/deploy.py \
    configs/mmpose/pose-detection_simcc_tensorrt_dynamic-256x192.py \
    ../mmpose/projects/rtmpose/rtmpose/body_2d_keypoint/rtmpose-m_8xb256-420e_coco-256x192.py \
    https://download.openmmlab.com/mmpose/v1/projects/rtmposev1/rtmpose-m_simcc-aic-coco_pt-aic-coco_420e-256x192-63eb25f7_20230126.pth \
    demo/resources/human-pose.jpg \
    --work-dir rtmpose-trt/rtmpose-m \
    --device cuda:0 \
    --show \
    --dump-info   # 导出 sdk info

默认导出模型文件为 {work-dir}/end2end.engine

如果模型顺利导出，你将会看到样例图片上的检测结果：

convert_models

高级设置

如果需要使用 TensorRT-FP16，你可以通过修改 MMDeploy config 中以下配置开启：

# in MMDeploy config
backend_config = dict(
    type='tensorrt',
    common_config=dict(
        fp16_mode=True  # 打开 fp16
    ))

模型测速

如果需要测试模型在部署框架下的推理速度，MMDeploy 提供了方便的 tools/profiler.py 脚本。

用户需要准备一个存放测试图片的文件夹./test_images，profiler 将随机从该目录下抽取图片用于模型测速。

# 前往 mmdeploy 目录
cd ${PATH_TO_MMDEPLOY}

python tools/profiler.py \
    configs/mmpose/pose-detection_simcc_onnxruntime_dynamic.py \
    ../mmpose/projects/rtmpose/rtmpose/body_2d_keypoint/rtmpose-m_8xb256-420e_coco-256x192.py \
    ../test_images \
    --model {WORK_DIR}/end2end.onnx \
    --shape 256x192 \
    --device cpu \
    --warmup 50 \
    --num-iter 200

测试结果如下：

01/30 15:06:35 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-70 times per count: 8.73 ms, 114.50 FPS
01/30 15:06:36 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-90 times per count: 9.05 ms, 110.48 FPS
01/30 15:06:37 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-110 times per count: 9.87 ms, 101.32 FPS
01/30 15:06:37 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-130 times per count: 9.99 ms, 100.10 FPS
01/30 15:06:38 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-150 times per count: 10.39 ms, 96.29 FPS
01/30 15:06:39 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-170 times per count: 10.77 ms, 92.86 FPS
01/30 15:06:40 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-190 times per count: 10.98 ms, 91.05 FPS
01/30 15:06:40 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-210 times per count: 11.19 ms, 89.33 FPS
01/30 15:06:41 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-230 times per count: 11.16 ms, 89.58 FPS
01/30 15:06:42 - mmengine - INFO - [onnxruntime]-250 times per count: 11.06 ms, 90.41 FPS
----- Settings:
+------------+---------+
| batch size |    1    |
|   shape    | 256x192 |
| iterations |   200   |
|   warmup   |    50   |
+------------+---------+
----- Results:
+--------+------------+---------+
| Stats  | Latency/ms |   FPS   |
+--------+------------+---------+
|  Mean  |   11.060   |  90.412 |
| Median |   11.852   |  84.375 |
|  Min   |   7.812    | 128.007 |
|  Max   |   13.690   |  73.044 |
+--------+------------+---------+

备注

如果你希望详细了解 profiler 的更多参数设置与功能，可以前往 Profiler 文档。

精度验证

如果需要测试模型在部署框架下的推理精度，MMDeploy 提供了方便的 tools/test.py 脚本。

# 前往 mmdeploy 目录
cd ${PATH_TO_MMDEPLOY}

python tools/test.py \
    configs/mmpose/pose-detection_simcc_onnxruntime_dynamic.py \
    ./mmpose/projects/rtmpose/rtmpose/body_2d_keypoint/rtmpose-m_8xb256-420e_coco-256x192.py \
    --model {PATH_TO_MODEL}/rtmpose_m.pth \
    --device cpu

备注

详细内容请参考 MMDeploy 文档

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