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一个垃圾分类项目带你玩转飞桨多个产品（1）

基于PaddleClas实现垃圾分类，导出inference模型并利用PaddleHub Serving进行服务化部署。

点击上方Fork可以运行本项目

大家先看看效果哈

背景介绍

垃圾分类是对垃圾收集处置传统方式的改革，是对垃圾进行有效处置的一种科学管理方法。人们面对日益增长的垃圾产量和环境状况恶化的局面，如何通过垃圾分类管理，最大限度地实现垃圾资源利用，减少垃圾处置的数量，改善生存环境状态，是当前世界各国共同关注的迫切问题。

2019年6月25日，固体废物污染环境防治法修订草案初次提请全国人大常委会审议。草案对“生活垃圾污染环境的防治”进行了专章规定。2019年9月，为深入贯彻落实***总书记关于垃圾分类工作的重要指示精神，推动全国公共机构做好生活垃圾分类工作，国家机关事务管理局印发通知，公布《公共机构生活垃圾分类工作评价参考标准》，并就进一步推进有关工作提出要求。

就上海市而言，2019年1月31日《上海市生活垃圾管理条例》[1]获第十五届上海市人民代表大会通过，正式成为地方性法规，并于２０１９年７月１日起强制实施。此条例规定，个人或企业、单位混合投放垃圾将面临罚款等处罚。同年５月，上海市城市管理行政执法局出台《上海市生活垃圾分类违法行为查处规定》和《〈上海市生活垃圾管理条例〉行政处罚裁量基准》[2]，对垃圾分类违法行为的行政处罚进行详细阐释。至此，申城成为全国第一个实行垃圾分类的城市。

此外，据新闻媒体报道，自2020年11月13日起，东华大学研究生新生入学教育新增一项“垃圾分类考试”。新生需回答垃圾分类相关知识的选择题，达到90分以上才能过关。而“高校研究生进行垃圾分类考试”再一次将“垃圾分类”推向高潮。

本项目利用PaddleClas图像分类套件进行垃圾分类开发，本项目使用 2019华为云AI大赛·垃圾分类数据集进行开发，总体效果具备较好的分类性能。

PaddleClas介绍

飞桨图像分类套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。PaddleClas 是百度基于PaddlePaddle框架推出的图像分类开发套件，实现了23个系列丰富的分类模型，多种数据增广方式，SSLD知识蒸馏高阶优化方案，并可以很方便的对训练出的模型进行工业级部署。

PaddleClas

特性：

丰富的模型库：基于ImageNet1k分类数据集，PaddleClas提供了29个系列的分类网络结构和训练配置，133个预训练模型和性能评估。
SSLD知识蒸馏：基于该方案蒸馏模型的识别准确率普遍提升3%以上。
数据增广：支持AutoAugment、Cutout、Cutmix等8种数据增广算法详细介绍、代码复现和在统一实验环境下的效果评估。
10万类图像分类预训练模型：百度自研并开源了基于10万类数据集训练的 ResNet50_vd 模型，在一些实际场景中，使用该预训练模型的识别准确率最多可以提升30%。
多种训练方案，包括多机训练、混合精度训练等。
多种预测推理、部署方案，包括TensorRT预测、Paddle-Lite预测、模型服务化部署、模型量化、Paddle Hub等。
可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统。

废话不多说，下面开始干活

# 解压数据集
!rar x data/data43905/garbage.rar The-Eye-Konws-the-Garbage

解压数据集后，我们可以在The-Eye-knows-the-Garbage文件目录中找到garbage文件夹，此文件夹中即存放着我们解压后的数据集。

我们观察garbage文件目录，其中需要特别注意的是：

- garbage_classify_rule.json 存放着标签与具体垃圾的对应关系

- labels.txt 存放着所有标签
- train.txt 存放着训练集内图片的相对地址与对应标签（例：./29/img_14678.jpg 29）

- validate.txt 存放着验证集内图片的相对地址与对应标签（例：./0/img_18.jpg 0）

本数据集符合ImageNet格式，故在此基础上使用PaddleClas极其便利！

模型选取

数据集准备好后，接下来就是在PaddleClas提供的23个系列的模型中选择一个较为合适本项目的模型。

由图可知，模型主要分为两类：服务器端模型和移动端模型。移动端模型以轻量化为主要设计目标，通常速度快体积小，因此会牺牲一定的精度。而服务器端模型的精度通常很高，然其体积也相对较大。基于本项目实地应用场景，我们在这个项目中选择服务器端模型，并最终选择了ResNet_Vd。ResNet_Vd是PaddleClas框架主推的模型，经过了大量精度和速度上的优化。如果在自己的项目中不是很清楚如何选择模型，从ResNet_Vd开始尝试是一个不错的选择。而由于本项目的数据集还不是特别大，故结合RandomErasing的数据增广方式进行训练可以在原有基础上进一步提升精度。

模型训练

下面就到了关键的模型训练时刻！使用PaddleClas训练模型基本就是编写config文件。由于PaddleClas很贴心地为开发者提供了一份demo config文件，故而我们可以在此基础上进行修改。下面笔者将着重介绍几个关键修改处：
- |classes_num |分类数|

- |total_images|总图片数|

- | epochs |训练总epoch数|

- | file_list |标注训练集/验证集图片地址及其标签的txt文件地址|

- |data_dir|数据集目录|

配置完config文件后即可正式开始模型训练，一般来说PaddleClas的模型训练是基于tools.py命令行进行的，命令行启动代码如下：

!python3 train.py -c ResNet50_vd_ssld_random_erasing_finetune.yaml

本项目中训练了60个epoch，大约在第42个epoch处会得到最佳模型。

%cd /home/aistudio/The-Eye-Konws-the-Garbage/
!python3 train.py -c ResNet50_vd_ssld_random_erasing_finetune.yaml

模型导出

训练出满意的模型后我们会希望用训练得到的模型进行前向推理，这需要用到训练过程中保存的权重文件。PaddlePaddle框架保存的权重文件分为两种：支持前向推理和反向梯度的训练模型和只支持前向推理的推理模型。二者的区别是推理模型针对推理速度和显存做了优化，裁剪了一些只在训练过程中才需要的tensor，降低显存占用，并进行了一些类似层融合，kernel选择的速度优化。PaddleClas在训练过程中保存的模型属于训练模型，默认保存在 ./output/模型结构路径下。
接下来我们通过PaddleClas中提供的模型转换脚本将训练模型转换为推理模型。

# 将PaddleClas的模型转换为inference模型
%cd /home/aistudio/The-Eye-Konws-the-Garbage/
!python export_model.py \
    --model ResNet50_vd \
    --pretrained_model ./output/ResNet50_vd/best_model/ppcls \
    --output_path ./inference \
    --class_dim 40

&emsp执行完毕后我们可以看到转换之后在./inference中生成了两个文件，model是模型结构，params是模型权重。转换完毕，最后一步是进行推理。推理的输入图片可以从数据集文件夹中任意选择，填入对应的路径即可。

# 执行预测
%cd The-Eye-Konws-the-Garbage
!python predict.py \
    --image_file "./garbage/0/img_210.jpg" \
    --model_file "./inference/inference.pdmodel" \
    --params_file "./inference/inference.pdiparams" \
    --use_gpu=False \
    --use_tensorrt=False

基于PaddleHub Serving的服务部署

首先需要在params.py中查看和修改推理模型路径，即如下图所示：

然后需要安装服务模块，具体代码如下： hub install The-Eye-Konws-the-Garbage

# 安装服务模块
%cd /home/aistudio/
!hub install The-Eye-Konws-the-Garbage/

当我们安装完服务模块后，我们便可以启动配置文件，官方提供了两种启动方式：

方式1. 命令行命令启动（仅支持CPU） 启动命令：

$ hub serving start --modules Module1==Version1 \
                    --port XXXX \
                    --use_multiprocess \
                    --workers \

参数：

参数	用途
--modules/-m	[必选] PaddleHub Serving预安装模型，以多个Module==Version键值对的形式列出 `当不指定Version时，默认选择最新版本`
--port/-p	[可选] 服务端口，默认为8866
--use_multiprocess	[可选] 是否启用并发方式，默认为单进程方式，推荐多核CPU机器使用此方式 `Windows操作系统只支持单进程方式`
--workers	[可选] 在并发方式下指定的并发任务数，默认为`2*cpu_count-1`，其中`cpu_count`为CPU核数

如按默认参数启动服务： hub serving start -m garbage_classification

这样就完成了一个服务化API的部署，使用默认端口号8866。

方式2. 配置文件启动（支持CPU、GPU）
启动命令：
hub serving start -c config.json

其中，config.json格式如下：

{
    "modules_info": {
        "garbage_classification": {
            "init_args": {
                "version": "1.0.0",
                "use_gpu": true,
                "enable_mkldnn": false
            },
            "predict_args": {
            }
        }
    },
    "port": 8866,
    "use_multiprocess": false,
    "workers": 2
}

init_args中的可配参数与module.py中的_initialize函数接口一致。其中，
- 当use_gpu为true时，表示使用GPU启动服务。
- 当enable_mkldnn为true时，表示使用MKL-DNN加速。
predict_args中的可配参数与module.py中的predict函数接口一致。

注意:

使用配置文件启动服务时，其他参数会被忽略。
如果使用GPU预测(即，use_gpu置为true)，则需要在启动服务之前，设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，如：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0，否则不用设置。
use_gpu不可与use_multiprocess同时为true。
use_gpu与enable_mkldnn同时为true时，将忽略enable_mkldnn，而使用GPU。

如，使用GPU 3号卡启动串联服务：

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3
hub serving start -c config.json

# 命令行启动
%cd /home/aistudio/The-Eye-Konws-the-Garbage/
!hub serving start -m garbage_classification

配置好服务端后，可使用以下命令发送预测请求，获取预测结果:

%cd /home/aistudio/The-Eye-Konws-the-Garbage
!python test.py

项目部署

随后我们进行项目的具体部署，具体细节此处我们不予细讲，读者可在本地跑通后执行如下命令：

python The-Eye-Konws-the-Garbage/garbage_end_side.py

总结与反思

本项目总体使用PaddleClas实现了垃圾分类，并取得了较好的预测效果。
本项目基于PaddleHub Serving 实现了服务部署。
本项目后绪将结合PaddleHub增加语音播报功能，提高用户体验。

个人相关介绍

笔名：左右
华东理工大学自动化专业大二在读
号称：冷板凳常客
热衷于利用人工智能技术做点有价值的东西，为社会做点小事情；
另外也研究点多智能体
偶尔写点随笔、摄影、仰望星空...

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