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作者 |facebookresearch
编译 |Flin
来源 |Github
基准测试
在这里, 我们以一些其他流行的开源 Mask R-CNN 实现为基准, 对 Detectron2 中 Mask R-CNN 的训练速度进行了基准测试。
设置
- 硬件:8 个带有 NVLink 的 NVIDIA V100。
- 软件: Python 3.7, CUDA 10.0, cuDNN 7.6.4, PyTorch 1.3.0 (链接(https://download.pytorch.org/…
TensorFlow 1.15.0rc2, Keras 2.2.5, MxNet 1.6.0b20190820. - 模型:端到端 R -50-FPN Mask-RCNN 模型, 使用与 Detectron 基线配置(https://github.com/facebookre…。
- 指标:我们使用 100-500 次迭代中的平均吞吐量来跳过 GPU 预热时间。请注意, 对于 R -CNN 样式的模型, 模型的吞吐量通常会在训练期间发生变化, 因为它取决于模型的预测。因此, 该指标不能直接与 model zoo 中的 ” 训练速度 ” 相比较, 后者是整个训练过程的平均速度。
主要结果
工具 | 吞吐率(img / s) |
Detectron2 | 59 |
maskrcnn-benchmark | 51 |
tensorpack | 50 |
mmdetection | 41 |
simpledet | 39 |
Detectron | 19 |
matterport/Mask_RCNN | 14 |
每个实现的链接:
- Detectron2:https://github.com/facebookre…
- maskrcnn-benchmark:https://github.com/facebookre…
- tensorpack:https://github.com/tensorpack…
- mmdetection:https://github.com/open-mmlab…
- simpledet:https://github.com/TuSimple/s…
- Detectron:https://github.com/facebookre…
- matterport/Mask_RCNN:https://github.com/matterport…
每个实现的详细信息:
-
__Detectron2__:
python tools/train_net.py --config-file configs/Detectron1-Comparisons/mask_rcnn_R_50_FPN_noaug_1x.yaml --num-gpus 8
-
__maskrcnn-benchmark__: 通过
sed -i‘s/torch.uint8/torch.bool/g’**/*.py
使用 commit0ce8f6f
与使其与最新的 PyTorch 兼容。然后, 运行python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=8 tools/train_net.py --config-file configs/e2e_mask_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml
我们观察到的速度比其 model zoo 快, 这可能是由于软件版本不同所致。
-
__tensorpack__: 在提交
caafda
,export TF_CUDNN_USE_AUTOTUNE=0
, 然后运行mpirun -np 8 ./train.py --config DATA.BASEDIR=/data/coco TRAINER=horovod BACKBONE.STRIDE_1X1=True TRAIN.STEPS_PER_EPOCH=50 --load ImageNet-R50-AlignPadding.npz
-
__mmdetection__: commit
4d9a5f
, 应用以下 diff, 然后运行./tools/dist_train.sh configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py 8
我们观察到的速度比其 model zoo 快, 这可能是由于软件版本不同所致。
<details>
<summary>
(diff 使其使用相同的超参数 - 单击展开)
</summary>diff --git i/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py w/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py index 04f6d22..ed721f2 100644 --- i/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py +++ w/configs/mask_rcnn_r50_fpn_1x.py @@ -1,14 +1,15 @@ # model settings model = dict( type='MaskRCNN', - pretrained='torchvision://resnet50', + pretrained='open-mmlab://resnet50_caffe', backbone=dict( type='ResNet', depth=50, num_stages=4, out_indices=(0, 1, 2, 3), frozen_stages=1, - style='pytorch'), + norm_cfg=dict(type="BN", requires_grad=False), + style='caffe'), neck=dict(type='FPN',
@@ -115,7 +116,7 @@ test_cfg = dict(
dataset_type = ‘CocoDataset’
data_root = ‘data/coco/’
img_norm_cfg = dict(
- mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_rgb=True)
- mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[1.0, 1.0, 1.0], to_rgb=False)
train_pipeline = [
dict(type='LoadImageFromFile'),
dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True, with_mask=True),
</details>
* __SimpleDet__: 在 commit`9187a1` 时运行
python detection_train.py –config config/mask_r50v1_fpn_1x.py
* __Detectron__: 运行
python tools/train_net.py –cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-50-FPN_1x.yaml
请注意, 它的许多操作都在 CPU 上运行, 因此性能受到限制。* __matterport/Mask_RCNN__: 在 commit 时 `3deaec`, 应用以下 diff ,`export TF_CUDNN_USE_AUTOTUNE=0`, 然后运行
python coco.py train –dataset=/data/coco/ –model=imagenet
请注意, 此实现中的许多小细节可能与 Detectron 的标准不同。<details>
<summary>
(diff 使其使用相同的超参数 - 单击展开)
</summary>
diff –git i/mrcnn/model.py w/mrcnn/model.py
index 62cb2b0..61d7779 100644
— i/mrcnn/model.py
+++ w/mrcnn/model.py
@@ -2367,8 +2367,8 @@ class MaskRCNN():
epochs=epochs,
steps_per_epoch=self.config.STEPS_PER_EPOCH,
callbacks=callbacks,
- validation_data=val_generator,
- validation_steps=self.config.VALIDATION_STEPS,
-
validation_data=val_generator,
-
validation_steps=self.config.VALIDATION_STEPS,
max_queue_size=100, workers=workers, use_multiprocessing=True,
diff –git i/mrcnn/parallel_model.py w/mrcnn/parallel_model.py
index d2bf53b..060172a 100644
— i/mrcnn/parallel_model.py
+++ w/mrcnn/parallel_model.py
@@ -32,6 +32,7 @@ class ParallelModel(KM.Model):
keras_model: The Keras model to parallelize
gpu_count: Number of GPUs. Must be > 1
"""
-
super().__init__()
self.inner_model = keras_model self.gpu_count = gpu_count merged_outputs = self.make_parallel()
diff –git i/samples/coco/coco.py w/samples/coco/coco.py
index 5d172b5..239ed75 100644
— i/samples/coco/coco.py
+++ w/samples/coco/coco.py
@@ -81,7 +81,10 @@ class CocoConfig(Config):
IMAGES_PER_GPU = 2
# Uncomment to train on 8 GPUs (default is 1)
-
GPU_COUNT = 8
- GPU_COUNT = 8
- BACKBONE = “resnet50”
- STEPS_PER_EPOCH = 50
- TRAIN_ROIS_PER_IMAGE = 512
# Number of classes (including background)
NUM_CLASSES = 1 + 80 # COCO has 80 classes
@@ -496,29 +499,10 @@ if name == ‘__main__’:
# *** This training schedule is an example. Update to your needs ***
# Training - Stage 1
-
print(“Training network heads”)
model.train(dataset_train, dataset_val, learning_rate=config.LEARNING_RATE, epochs=40,
- layers=’heads’,
- augmentation=augmentation)
–
-
Training – Stage 2
-
Finetune layers from ResNet stage 4 and up
- print(“Fine tune Resnet stage 4 and up”)
- model.train(dataset_train, dataset_val,
- learning_rate=config.LEARNING_RATE,
- epochs=120,
- layers=’4+’,
- augmentation=augmentation)
–
-
Training – Stage 3
-
Fine tune all layers
- print(“Fine tune all layers”)
- model.train(dataset_train, dataset_val,
- learning_rate=config.LEARNING_RATE / 10,
- epochs=160,
- layers=’all’,
-
layers=’3+’,
augmentation=augmentation)
elif args.command == “evaluate”:
</details>
原文链接:https://detectron2.readthedocs.io/notes/benchmarks.html
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