追求极致：Repvgg重参数化对YOLO工业落地的实验和思考

╰半夏微凉° 2022-08-28 12:58 245阅读 0赞

本文作者主要借鉴repvgg重参化的思想，将原有的3×3conv替换成Repvgg Block，为原有的YOLO模型涨点。

**前言：** 之前做了一次shufflenetv2与yolov5的组合，目的是为了适配arm系列芯片，让yolov5在端侧设备上也能达到实时。但在gpu或者npu方面也一直在尝试着实验，对此类实验的目的很明确，要求也不高，主要还是希望yolov5在保持原有精度的同时能够提速。这一次的实验主要借鉴repvgg重参化的思想，将原有的3×3conv替换成Repvgg Block，为原有的YOLO模型涨点。

## 实验 ##

这一次的模型主要还是借鉴repvgg重参化的思想，将原有的3×3conv替换成repvgg block，在训练过程中，使用的是一个多分支模型，而在部署和推理的时候，用的是多分支转化为单路的模型。

![图片][bc48c557a0172b3970dc4964eab9078f.png]

图摘自https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf

类比repvgg在论文中阐述的观点，这里的baseline选定的是yolov5s，对yolov5s的3×3conv进行重构，分出一条1×1conv的旁支。

![图片][2491b0842e78e93f4e4a280029910f19.png]

在推理时，将旁支融合到3×3的卷积中，此时的模型和原先的yolov5s模型无二致

![图片][e633b6541a296879ae7d38c8faa5ecd6.png]

在次之前，采用的是最直接的方式对yolov5s进行魔改，也就是直接替换backbone的方式，但发现参数量和FLOPs较高，复现精度最接近yolov5s的是repvgg-A1，如下backbone替换为A1的yolov5s：

![图片][893703e579930845f2867cd03e433fc2.png]

而后，为了抑制Flops和参数的增加，采取使用repvgg block替换yolov5s的3×3conv的方式。

![图片][e2dd9a35def2d8948128b9d958144421.png]

两者之间相差的Flops比和参数比约为2.75和1.85.

## 性能 ##

通过消融实验，得出的yolov5s和融合repvgg block的yolov5s性能差异如下：

![图片][fe35d9e62290135bf9cb463b1b396b14.png]

Rep指植入repvgg block模块，Silu和leaky指使用的激活函数

这里评估的yolov5s在map指标上和官网有所出入，测试两次后均为55.8和35.8，不过这个测试结果和GitHub - midasklr/yolov5prune （https://github.com/midasklr/yolov5prune）以及Issue \#3168 · ultralytics/yolov5（https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/3168）大致相同。使用repvgg block重构yolov5s的3×3卷积，在map@0.5和@.5:.95指标上均能至少提升一个点。

训练结束后的repyolov5s需要进行convert，将旁支的1×1conv进行融合，否则在推理时会比原yolov5s慢20%。

使用convert.py对repvgg block进行重参化，主要代码如下，参考https://github.com/DingXiaoH/RepVGG/blob/main/repvgg.py：

# --------------------------repvgg refuse---------------------------------
        def reparam conv(self):  # fuse model Conv2d() + BatchNorm2d() layers
             """
            :param rbr_dense: 3×3卷积模块
            :param rbr_1x1: 1×1旁支inception
            :param _pad_1x1_to_3x3_tensor: 对1×1的inception进行扩充
            :return:
            """
            print('Reparam and Fusing Block... ')
            for m in self.model.modules():
                # print(m)
                if type(m) is RepVGGBlock:
                    if hasattr(m, 'rbr_1x1'):
                        # print(m)
                        kernel, bias = m.get_equivalent_kernel_bias()
                        conv_reparam = nn.Conv2d(in_channels=m.rbr_dense.conv.in_channels,
                                                     out_channels=m.rbr_dense.conv.out_channels,
                                                     kernel_size=m.rbr_dense.conv.kernel_size,
                                                     stride=m.rbr_dense.conv.stride,
                                                     padding=m.rbr_dense.conv.padding, dilation=m.rbr_dense.conv.dilation,
                                                     groups=m.rbr_dense.conv.groups, bias=True)
                        conv_reparam.weight.data = kernel
                        conv_reparam.bias.data = bias
                        for para in self.parameters():
                            para.detach_()
                        m.rbr_dense = conv_reparam
                        # m.__delattr__('rbr_dense')
                        m.__delattr__('rbr_1x1')
                        m.deploy = True
                        m.forward = m.fusevggforward  # update forward
                    continue
                    # print(m)
                if type(m) is Conv and hasattr(m, 'bn'):
                    # print(m)
                    m.conv = fuse_conv_and_bn(m.conv, m.bn)  # update conv
                    delattr(m, 'bn')  # remove batchnorm
                    m.forward = m.fuseforward  # update forward
            self.info()
            return self

我们可以通过调用onnx模型对convert前后的模型进行可视化：

![图片][611f6472db2fa7b6065a8defa21d3ef4.png]

## 推理 ##

map指标只是参考的一部分，还有一部分是关于reparam和fuse后的yolov5s会不会因为repvgg block的植入而变慢。在理论上，reparam后的repvgg block等价于3×3卷积，不过该卷积因为融合比普通3×3卷积更加紧凑。

在测试三次coco val2017数据集后（5000张并进行单张推理），得出repyolov5s的单张推测时间为14/14/14（ms）、yolov5s为16/16/16（ms），这里和白神讨论了一下，白神认为两者极度接近的推理时间可能存在着测试误差，无任何说服性。

不过可以肯定的是convert后的yolov5s推理速度不会因为repvgg block植入而变慢。为了避免偶然性和测算误差，这里使用了500/5000/64115/118287张图片进行了推理测试：

![图片][761fd59de3cdc8f3b61fabb24f6cca87.png]

左为植入repvgg block的yolov5s，右为原yolov5s

测试后的结果如下：

![图片][f4ab5bc681c7728cc2909e84655fb896.png]

Rep表示融合的repvgg block，silu和leaky指激活函数，最后一行是不做融合的repyolov5s

## 测试 ##

检测效果应该也是大家关心的一个指标，使用以上两个模型，保证其他参数均一致，对图片进行检测，效果如下：

![图片][0b132ca042bafba41c52f65c63e0599b.png]

融合repvgg的yolov5s

![图片][9d4d84ba1f0eaf52a1324a09cc8f56ec.png]

原yolov5s

## 总结 ##

使用repvgg block对yolov5s进行改进，通过消融实验，总结出以下几点：

*  融合repvgg block的yolov5s在大小尺度目标上均能涨点；
 *  使用融合repvgg block和**leakyrelu**的yolov5s比原yolov5s在map上降低了0.5个百分点，但是速度可以提升15%（主要是替换了Silu函数起的作用）；
 *  如果不做convert，个人感觉这个融合实验毫无意义，旁生的支路会严重影响模型的运行速度；
 *  **C3 Block和Repvgg Block在cpu上使用性价比低，在gpu和npu上使用才能带来最大增益**
 *  使用重参化的yolov5是有代价的，代价主要损耗均在训练方面，会多占用显卡大约5-10%的显存，训练时间也会增多
 *  可以考虑使用repvgg block对yolov3-spp和yolov4的3×3卷积进行重构

代码和预训练模型后续会放到本人仓库上：

参考：

【1】https://zhuanlan.zhihu.com/p/344324470

【2】https://github.com/ultralytics/yolov5/discussions/3181

【3】Use activation function · Issue \#584 · ultralytics/yolov5

【4】https://github.com/ppogg/YOLOv5-Lite

[bc48c557a0172b3970dc4964eab9078f.png]: /images/20220828/35236e4ef93b4b3bb2da13c4e9b48fae.png
[2491b0842e78e93f4e4a280029910f19.png]: /images/20220828/92a79c25966948839db01329289406de.png
[e633b6541a296879ae7d38c8faa5ecd6.png]: /images/20220828/3eecad5c0a394a76832c0b9bbf7d32c5.png
[893703e579930845f2867cd03e433fc2.png]: /images/20220828/981c98e4b9254bf7bb95ababae625d55.png
[e2dd9a35def2d8948128b9d958144421.png]: /images/20220828/52f5be2a92bb4c99bc561ee32c6b6c53.png
[fe35d9e62290135bf9cb463b1b396b14.png]: /images/20220828/6c4d80cc9b434c37a27a7f4b5be8b28c.png
[611f6472db2fa7b6065a8defa21d3ef4.png]: /images/20220828/e7b4ef43bb5143b7b500232618e8e19b.png
[761fd59de3cdc8f3b61fabb24f6cca87.png]: /images/20220828/7113354557ba40539f8b2fab7f4d2250.png
[f4ab5bc681c7728cc2909e84655fb896.png]: /images/20220828/84acc10a82904eccb2a963807bece715.png
[0b132ca042bafba41c52f65c63e0599b.png]: /images/20220828/bf07c57f7b9c483c9012ddec4aab9595.png
[9d4d84ba1f0eaf52a1324a09cc8f56ec.png]: /images/20220828/e0278c016b564cd69305e72c6848e7a5.png

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