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通用目标检测开源框架YOLOv6在美团的量化部署实战

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基于美团目标检测模型开源框架 YOLOv6,本文介绍了一种通用的量化部署方案,在保持精度的同时大幅提升了检测的速度,为通用检测的工业化部署探索出一条可行之路,希望能给大家带来一些启发或者帮助。

 

1. 背景和难点

 

2. 量化方案实战

 

2.1 重参数化优化器

 

2.2 基于量化敏感度分析的部分量化

 

2.3 基于通道蒸馏的量化感知训练

 

3. 部署时优化

 

3.1 图优化

 

3.1.4 性能测试

 

3.2 线上服务优化

 

4. 总结

 

YOLOv6 版本更新

 

5. 参考文献

 

6. 本文作者

 

1. 背景和难点

 

YOLOv6 是美团发布的一款开源的面向工业应用的 2D 目标检测模型 [1],主要特点是速度快、精度高、部署友好,在美团众多视觉业务场景中都有着广泛的应用。通过量化( Quantization )提升推理速度是实际工业应用中的基本操作,但由于 YOLOv6 系列模型采用了大量的重参数化模块,如何针对 YOLOv6 进行高效和高精度的量化成为一个亟待解决的问题。

 

本文旨在解决 YOLOv6 量化方面的难题,并以 YOLOv6s 模型为例,从训练后量化( Post-Training Quantization, PTQ )和量化感知训练( Quantization-Aware Training, QAT )两个方面进行分析,探索出了一条切实可行的量化方案。

 

YOLOv6 采用了多分支的重参数化结构 [2] ( 如图 1A 所示 ) ,通过在网络结构层面加入人工先验可以在训练阶段让模型更好收敛。在推理阶段,多分支可以等价合并为单路,从而提升运行速度。但现有的训练后量化方法,不能很好应对多分支结构带来的剧烈变动的数值范围,导致量化后产生严重的精度损失 [3]。另外,如何针对多分支结构设计量化感知训练( QAT )方法也面临着较大的挑战。蒸馏常被用来辅助 QAT 提升性能,但如何应用 2D 目标检测的蒸馏方法来辅助 YOLOv6 模型的量化,也需要设计合理的方案在实际应用中进行检验。

 

图1 多分支结构重参数化过程(A)结构变化(B)参数变化 (来源:[2])

2. 量化方案实战

 

2.1 重参数化优化器

 

YOLOv6 网络中大量使用重参数化结构,在提高模型训练精度的同时能够显着降低模型部署推理延时,但也带来了模型量化部署方面的难题。对重参数化网络的直接量化一般会带来不可接受的精度损失,例如 RepVGG-B1 [2] 网络在 ImageNet 数据集上的浮点精度为 78.42%,采用 TensorRT 后量化( PTQ )的量化模型精度则降低为 54.55%。

 

此外,由于重参数化结构在训练和部署时结构不同,因此无法直接适配现有的量化感知训练( QAT )方法,如何使用 QAT 方法来提高 YOLOv6 量化模型的精度,同样存在着挑战。近期,一篇重参数化优化器的工作 RepOpt [3] 较好地解决了重参数化结构的量化问题。

 

2.1.1 RepOpt

 

RepOpt [3] 对重参数化结构量化困难的问题进行了研究,发现重参数结构的分支融合操作,显着放大了权重参数分布的标准差。异常的权重分布产生了过大的网络激活层数值分布,进一步导致该层量化损失过大,因此模型精度损失严重。

 

鉴于此,我们统计了基于 RepVGG 结构的 YOLOv6 模型( YOLOv6s_repvgg )各层的权重及激活数值分布,分析了 YOLOv6 中的重参数化层的数据分布。下图 2 以 “Rep_p4.block.0.rbr_reparam” 层为例,给出其特征图数值分布直方图,我们发现其数值广泛分布在 [0, 57] 的区间内。显然,采用现有的 INT8 量化方法,无论怎样选择量化缩放参数 ( scale ),都会产生较大的量化误差。

 

图2 YOLOv6 网络使用 RepVGGBlock 和 RepOptBlock 版本的单层激活值数据分布

为解决这一问题,RepOpt 提出了一种基于优化器的重参数化设计( 如下图 3 所示 ),通过梯度掩码( Gradient Mask )的方式在网络训练反向传播的过程中加入先验,保证了训练精度可达到 RepVGG 相近的水平,而网络结构则在训练和推理阶段始终保持普通的 VGG 结构,这种训练方法请参考 RepOpt [3]。该工作中提出的 RepOpt-B1 网络模型,在浮点精度与 RepVGG-B1基本一致的情况下,量化模型精度提升超过 20%,极大地改善了重参数化网络的量化掉点问题。此外,RepOpt模型的训练速度快,内存占用也比较低。

 

图3 RepVGG 和 RepOpt 结构示意图

2.1.2 RepOpt 版本的 PTQ

 

我们实现了 RepOpt 版本的 YOLOv6s网络( YOLOv6s_repopt ),达到了与 YOLOv6s_repvgg 一致的浮点精度 42.4% ( 300 epoch ) ,两个版本的网络结构在部署阶段保持一致。我们首先分析了 YOLOv6s_repopt 模型的数据分布特征。

 

如图 2 所示,给出了“Rep_p4.block.0.rbr_reparam” 层的特征图数值分布直方图,可以看到数值紧密分布在 [0, 10] 的区间内,相比 YOLOv6s_repvgg 的数值分布对于量化操作更加友好。进一步采用 TRT 的后量化方法进行模型量化部署,可以看到 YOLOv6s_repvgg 的量化网络精度降低了 7.4%,在实际工程中基本不可用。而 YOLOv6s_repopt 网络的量化模型精度为 40.9%,精度损失仅为 1.5%,相比原版模型有了极大的改善。

 

表1 使用 RepOpt 在标准分类和检测任务上的 INT8 精度提升

2.1.3 RepOpt 版本的 QAT

 

此外,使用 RepOpt 结构解决了原本的 RepVGG 网络无法直接使用现有量化感知训练的问题。对于结构重参数化的 RepVGG 网络,如何使用 QAT 来恢复量化模型精度,我们一直存有困扰。如下图 4( 左 )所示,如果对重参数化操作之前的多分支网络进行 QAT,对每个分支分别添加伪量化算子进行量化感知训练,由于每个分支的量化参数不同,导致多分支结构无法等效融合进行高性能部署;如果对重参数化操作之后的单分支网络进行 QAT, 由于网络中不再有 BN 层,使用 QAT 方法进行微调并不容易恢复到浮点精度。而对于 RepOpt 结构网络则不存在这一问题,因为 RepOpt 在训练和部署中网络结构是保持一致的。

 

图4 RepVGG 和 RepOpt 结构的 QAT 过程示意图

如图 4 ( 右 )所示,对 RepOpt 的卷积等算子加入伪量化节点进行量化感知训练,提升量化模型精度,然后直接部署该量化模型,而不需要再进行模型融合的操作。后文,我们将给出具体的 QAT 算法及对模型精度的提升结果。

 

2.2 基于量化敏感度分析的部分量化

 

YOLOv6s_repopt 在 PTQ 后的 mAP 达到了 40.9%,虽然比之前的 35.0% 有了很大的改善,但仍然有 1.5% 的精度损失,还无法满足业务需求。因此,我们采用了部分量化( Partial PTQ ),一种使网络中的部分量化敏感层恢复浮点计算,来快速恢复量化模型精度的方法。首先需要对网络中的每一层都进行量化敏感度分析。

 

我们在 YOLOv6s-repopt 网络上对常用的敏感度分析方法均方误差( MSE )、信噪比( SNR )、余弦相似度( Cosine Similarity )进行了对比测试。量化校准(calibration)测试使用 4 个 batch 的数据,敏感度计算用 1 个 batch,batch 大小设置为 32。

 

测试时,每次只对一层进行量化,获取该层的激活数据后计算敏感度数值,代表了该层的量化敏感度。作为对比,我们可以直接计算网络在 COCO val 数据集上的 mAP,使用检测精度作为该层的量化敏感度,即检测精度越高,该层敏感度越低( 下文称为 mAP 方法 )。

 

表2  常用的量化敏感度计算方法及含义

测试结果如下图 5 所示,我们对测试结果进行归一化后,从不同敏感度分析结果中选择敏感性最高的 6 层跳过,计算部分量化精度。

 

图5 YOLOv6s_repopt 各层敏感度对比

部分量化精度如下表 3 所示,可以看到:mAP 方法取得了最好的效果,能够有效代表 YOLOv6 敏感度分析结果。但由于 mAP 方法需要频繁地计算验证集精度,耗时太久且容易过拟合验证集,因此在实际项目中为了追求效率,我们建议使用 MSE 方法。

 

表3 使用不同量化敏感指标得到的 Top-6 敏感层及部分量化精度对比

2.3 基于通道蒸馏的量化感知训练

 

至此,我们优化后的 PTQ 的精度达到了 42.0%,进一步提高模型精度需要引入量化感知训练( QAT )。量化感知训练( Quantization Aware Training, QAT )可以改善 PTQ 量化精度损失,通过在训练过程中对卷积等算子加入伪量化操作( 如图 4 所示 ),使得网络参数能更好地适应量化带来的信息损失,从而显着降低量化后的精度损失。

 

模型蒸馏作为一种有效的提升小模型精度的方法,在 QAT 过程中被广泛使用,来提升量化模型的精度。以下,我们将探索针对 YOLOv6 网络的量化感知训练方法。

 

2.3.1 通道蒸馏

 

传统的分类网络在蒸馏时,往往对最后一层输出的 logits 进行蒸馏;但是在检测网络中一般采用“特征图”蒸馏的方法,直接让学生网络( student )输出的特征图拟合教师网络( teacher )输出的特征图(一般不会选取整个特征图,而是一些感兴趣区域)。

 

这种方法的缺陷是特征图中的每个 pixel 对蒸馏的损失贡献相同。我们采用了每通道分布蒸馏 [6],即让 student 输出的每个通道的分布拟合 teacher 输出的每个通道的分布。两种方法的区别如下图 6 所示:

 

图6 使用空间维度蒸馏和通道维度蒸馏的对比示意

2.3.2 YOLOv6 量化感知蒸馏框架

 

针对 YOLOv6s,我们选择对 Neck( Rep-PAN )输出的特征图进行通道蒸馏( Channel-Wise Distillation, CW )。另外,我们采用“自蒸馏”的方法,教师模型是 FP32 精度的 YOLOv6s,学生模型是 INT8 精度的 YOLOv6s。下图 7 是一个简化示意图,只画出了 Neck 的一个分支:

 

图7 应用于 YOLOv6s 的通道蒸馏方案示意图

如下表 4 所示,在 Partial QAT 中引入通道蒸馏方案( CW ),量化精度进一步提升了 0.3%。

 

表4 Partial QAT 使用通道蒸馏提升对比

3. 部署时优化

 

3.1 图优化

 

量化部署时,可以直接利用 TensorRT 的 PTQ 接口进行生成量化引擎,但是这种方法往往精度损失较大。因此,一般要先进行 QAT,使量化模型精度满足业务需求,然后导出带有“Quant”、“DeQuant”节点的 ONNX,最后再利用 TensorRT 构建量化引擎。我们发现这两种方案最终生成的图结构并不相同,导致部署模型的实际运行效率存在很大的差异,通常 QAT 方法生成的模型效率更低。

 

我们在 NVIDIA T4 机器上对量化模型进行了对比测试( 见下表 5 )。尽管 QAT INT8 模型的 QPS 比 FP16 高了~27%,但是离 PTQ INT8 还有较大差距。我们对此现象进行了细致的分析,发现原因是 QAT 引入的“Quant”,“DeQuant”节点打破了原有 TensorRT 的融合策略,导致了很多算子无法融合,从而影响了最终量化引擎的性能。在这一节中,我们以 YOLOv6s_repopt 为例,展示一种定位具体瓶颈的图优化方法。在量化实践中,图优化是一个很实用的手段,我们可以依法炮制,提升模型的 QPS。

 

表5 PTQ 和 QAT 模型的 QPS 对比

3.1.1 性能分析

 

首先,我们利用 nsys 工具 [5] 对 QAT INT8 的模型和 PTQ INT8 模型进行了性能分析,如下表所示:

 

表6 PTQ/QAT 节点的 Kernel 运行时间分析

从中我们发现,QAT INT8 有 10.8% 的 kernel 执行了 permutationKernelPLC3 操作,这些操作对应 quantize_scale_node 节点,如下图 8 所示:

 

图8 permutationKernelPLC3 操作定位

3.1.2 图结构分析

 

为什幺 QAT INT8会有大量的 permutationKernelPLC3 操作?我们利用 trtexec 和 pltEngine 工具,画出了 PTQ INT8 和 QAT INT8 的计算图,并进行了仔细的分析。下图 9 是其中一个子图的对比:

 

图9 PTQ 与 QAT 子图区别

QAT INT8 计算图中 neck.reduce_layer1.conv 融合节点输出精度是 FP32,并且跟了 2 个 quantize_scale_node 节点,而 PTQ INT8 图中的 neck.reduce_layer1.conv 融合节点输出的是 INT8。很显然,QAT 图中 FP32 和 INT8 之间的转换会带来额外的开销。我们又利用 Netron 来分析 QAT INT8 的 ONNX 图结构,找到了 neck.reduce_layer1.conv 这个位置,图 10 给出该节点示意。

 

图10 因 Scale 不同而产生了双分支

通过分析 ONNX 图结构,我们发现了QAT INT8 引擎中 neck.reduce_layer1.conv 输出为 FP32,并且为两个分支保留了quantize_scale_node 的原因。因为 neck.upsample1.upsample_transpose 分支的输入量化 scale 为 0.083,而 neck.Rep_n3.conv1 分支的输入量化 scale 为 0.105,这两个节点输入尺度是不同的,导致 neck.reduce_layer1.conv 无法直接输出为 INT8。

 

可以看出,对于同一个输出,输入到多路分支后为何 scale 不同的,原因是右边的分支经过了 concat 操作,会导致输出的数据分布发生变化,再进行激活校准( Activation Calibration )时,会得到的不同的最佳截断值 ( Activaition Max )。

 

3.1.3 图结构优化

 

根据上面的分析,如果一个节点的输出,输入到不同的分支节点中,并且分支节点的量化 scale 不同,则 quantize_scale_node 节点无法融合,进而导致了额外的开销。如何解决这个问题?我们使用了一个简单的方法,就是强制使所有分支节点的量化 scale 相同( 根据经验,在同一数量级上的 scale 可以安全合并 ),即直接修改 QAT 网络中的 Quantizer 节点的参数。

 

我们整理了 YOLOv6s_repopt 中所有需要进行 scale 融合的节点( 如表 7 所示 ),由于 TensorRT 的 8 bit 的量化范围是[-127,127],所以只需要将多路分支的 Activation Amax 设为同一个值,一般取多路分支中的最大值。

 

表7 需要融合 Scale 的节点列表

3.1.4 性能测试

 

经过以上的多路分支的 scale 融合后,我们再次利用 trtexec 和 pltEngine 工具,画出了 QAT INT8 进行优化前后的图结构。可以发现,quantize_scale_node 节点已经全部被融合。

 

图11 图优化后 INT8 图节点变化

我们测试了经过图优化的 QAT 模型,QPS 达到了 528,性能非常接近 PTQ 的 556,而且 mAP 依然保持优化前的 42.1%。

 

表8 图优化后 QPS 对比

3.2 线上服务优化

 

我们在 NVIDIA T4 服务器上进行了端到端的吞吐测试,利用“多实例”并发处理的技术,YOLOv6s_repopt INT8 QPS 达到了 552,相较 FP16 提升了~40%。我们对服务器的各项指标进行了监测,发现此时 T4 GPU 的利用率只有 95%,还有压榨空间,而 16 核 CPU 利用率已经超过了 1500%,几乎满负荷运转。我们推测整个线上服务的“瓶颈”可能在 CPU,而图片预处理会使用大量 CPU 资源。

 

表9 服务器资源配置

3.2.1 DALI 预处理

 

为了解决 CPU 预处理带来的“瓶颈”,我们采用了 NVIDIA 的 DALI 库,将预处理直接放到 GPU 中运算。该库可以在 GPU 上对二进制图片进行解码和预处理,极大的缓解 CPU 瓶颈,下图 12 为 DALI 的经典流程。

 

图12 DALI 加速图像预处理流程

3.2.2 吞吐测试

 

如下图 13 所示,INT8 + DALI 的吞吐达到了 1182 imgs/s,比 INT8 吞吐提升了 1.14 倍。引入 DALI 预处理后,T4 GPU 利用率达到了100%,而 16 核 CPU 的利用率则下降到了 1100% 左右,部分 CPU 资源得到了“解放”。另外,我们也测试 FP16 + DALI 的吞吐,反而有略微的下降。我们推测是 DALI 抢占了部分 GPU 计算资源,而 FP16 服务的瓶颈在 GPU,所以对整体性能产生了负面影响。

 

图13 使用 DALI 后吞吐测试提升对比

4. 总结

 

综上所述,本文基于 YOLOv6 V1.0 版本,以 YOLOv6s 为例探讨了基于重参数化结构设计的 2D 检测模型的量化难点和具体方案,在模型精度基本保持的前提下,通过量化加速,提升了约 40% 的 QPS。部署时的预处理优化则额外提升了 214%,极大地提升了工业部署吞吐能力。下表列出了本文尝试的方法及叠加效果。

 

表10 本文使用的量化方案及效果对比

本文使用的速度测试环境见表 11, 测试输入 batch size 为 1,尺寸为 640×640。

 

表11 速度测试环境

YOLOv6 版本更新

 

近日,YOLOv6 已经更新了V2.0 版本,并新增了中大型网络,对轻量级和小网络的性能进行了全面升级,进一步提升综合性能,量化效果也得到大幅提升,其中 YOLOv6-S 量化模型达到了 43.3mAP 和 869 FPS ( TensorRT 8.4 )。更多详细内容请关注官方出品的技术报告 [7]。

 

表12 YOLOv6-S V2.0 量化效果

我们希望通过分享本文的实践,进一步推动最新通用目标检测算法的落地。未来,我们会和业界同行一道,探索更优的量化方案,持续提升量化精度和推理速度,助力降本增效,深化业务价值。

 

5. 参考文献

 

[1]  YOLOv6:又快又准的目标检测框架开源啦

 

[2] RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again,https://arxiv.org/abs/2101.03697

 

[3] ReOpt: Re-parameterizing Your Optimizers rather than Architectures

 

[4] SNR: https://github.com/openppl-public/ppq/blob/8a849c9b14bacf2a5d0f42a481dfa865d2b75e66/ppq/quantization/measure/norm.py

 

[5] Nsight-systems: https://docs.nvidia.com/nsight-systems/UserGuide/index.html

 

[6] Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction, https://arxiv.org/abs/2011.13256

 

[7] YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications, https://arxiv.org/abs/2209.02976

 

6. 本文作者

 

庆源、李亮、奕铎、张勃、王新、祥祥等,来自美团基础研发平台数据科学与平台部和视觉智能部。

 

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