总第537篇
2022年 第054篇
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著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，显著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，从而显著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
为什么 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 640x640。
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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