【模型压缩推全计划】为六大套件新增模型压缩功能

[shiyutang]

背景

目前各套件的模型压缩能力参差不齐，而模型压缩作为部署之前的一步，可以在不损害或者少量损害模型精度的情况下，对模型的能耗，速度、大小都有显著的改善。因此为了对各套件的模型压缩进行推全，我们提出了基于PaddleSlim的ACT为各大套件新增模型压缩功能的计划。

解决步骤：

1. 查看Paddleslim的ACT文档，学习ACT，熟悉基于不同任务进行ACT中量化压缩的主要步骤。

2. 为某一任务接入ACT中的量化训练压缩功能：在适配paddle2.5，paddleslim2.5和套件develop版本的前提下，仿照pp-Liteseg接入ACT的PR，在各大套件的部署文件夹下（例如分割为PaddleSeg/deploy/slim/act） 接入ACT。下面以分割为例说明需要包括的新增文件内容：

   • 增加ACT启动脚本 run_seg.py 在 PaddleSeg/deploy/slim/act/run_seg.py
   • 增加量化训练配置文件在 PaddleSeg/deploy/slim/act/configs/ppliteseg_qat.py
   • 增加用于验证精度和速度的推理脚本在PaddleSeg/deploy/slim/act/test_seg.py

3. 参考paddleslim的ACT使用文档，对量化训练模型进行导出，并验证不同模型在量化蒸馏训练前后的精度和速度对比，验证通过后，撰写量化训练使用文档，增加相关Readme在 PaddleSeg/deploy/slim/act/readme.md。

4. 提交PR到对应模型的仓库中。

注：不同套件的部署目录如下，将上述分割的目录进行相应替换即可：

• PaddleClas： PaddleClas/deploy/slim/act
• PaddleDetection： PaddleDetection/deploy/auto_compression(该目录下的文件为之前接入的文件，可以复用)
• Paddle3D：Paddle3D/deploy/slim_act
• PaddleOCR: PaddleOCR/deploy/slim/act
• PaddleSeg: PaddleSeg/deploy/slim/act/

模型列表

同一个任务仅有配置文件差异，一个任务需要完成对应的模型配置，领取通用目标检测任务的开发者将认领四个检测模型。

任务名称	模型参数名称	报名开发者
通用目标检测	DINO_r50_4scale	@MINGtoMING
通用目标检测	RT-DETR-L	@MINGtoMING
通用目标检测	PP-YOLOE+_crn_l_80e	@MINGtoMING
通用目标检测	PP-PicoDet_s_320_LCNet	@MINGtoMING
通用图像分类	SwinTransformer_base_patch4_window7_224	@vax521
通用图像分类	PP-LCNet_x1_0	@vax521
通用图像分类	CLIP_vit_base_patch16_224	@vax521
通用图像分类	PP-HGNet_small	@vax521
通用图像分类	ResNet50	@vax521
通用图像分类	MobileNetV3_small_x1_0	@vax521
通用文本检测	PP-OCRv4-server-det	@xu-peng-7
通用文本检测	PP-OCRv4-mobile-det	@xu-peng-7
通用文本识别	PP-OCRv4-server-rec
通用文本识别	PP-OCRv4-mobile-rec
通用图像分割	OCRNet_HRNetW48	@marshall-dteach
通用图像分割	SegFormer-B0	@marshall-dteach
通用图像分割	PP-LiteSeg-Tiny	@marshall-dteach
通用图像分割	PP-MobileSeg-Base	@marshall-dteach
3D目标检测	CenterPoint_pillars_02voxel
3D目标检测	PETRv2_v99
3D目标检测	PETRv1_v99
3D目标检测	CaDDN_ocrnet_hrnet_w18
通用主体检测	PP-ShiTuv2-det	@Zheng-Bicheng
通用检索特征	PP-ShiTuv2-rec	@Zheng-Bicheng
通用版面分析	PP-Structurev2-layout
通用表格识别	PP-Structurev2-SLANet
通用关键信息抽取	PP-Structurev2-vi-layoutxlm

[WilliamQf-AI]

队伍名：风清扬
队伍成员微信昵称：WilliamQf-AI
功能描述：通用版面分析

[WilliamQf-AI]

队伍名：风清扬
队伍成员微信昵称：WilliamQf-AI
功能描述：通用表格识别

[ToddBear]

队伍名：飞桨小队
队伍成员微信昵称：zejia_su
功能描述：通用文本识别

[marshall-dteach]

队伍名：德布罗意波
队伍成员微信昵称：TB1250859983
功能描述：通用图像分割

[xu-peng-7]

队伍名：Dec20b
队伍成员微信昵称：muted
功能描述：通用文本检测

[vax521]

队伍名：晓飞队
队伍成员微信昵称：晓飞
功能描述：通用图像分类

[Zheng-Bicheng]

队伍名：Zheng-Bicheng
队伍成员微信昵称：Zheng-Bicheng
功能描述：通用主体检测

[Zheng-Bicheng]

队伍名：Zheng-Bicheng
队伍成员微信昵称：Zheng-Bicheng
功能描述：通用检索特征