基于PaddlePaddle复现的CycleMLP-人工智能-PHP中文网

基于PaddlePaddle复现的CycleMLP

P粉084495128

发布： 2025-08-01 11:43:27

原创

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本文提出了一个简单的 MLP-like 的架构 CycleMLP，它是视觉识别和密集预测的通用主干，不同于现代 MLP 架构，例如 MLP-Mixer、ResMLP 和 gMLP，其架构与图像大小相关，因此是在目标检测和分割中不可行。

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基于paddlepaddle复现的cyclemlp - php中文网

1. 简介

这是一个PaddlePaddle实现的CycleMLP。

本文提出了一个简单的 MLP-like 的架构 CycleMLP，它是视觉识别和密集预测的通用主干，不同于现代 MLP 架构，例如 MLP-Mixer、ResMLP 和 gMLP，其架构与图像大小相关，因此是在目标检测和分割中不可行。

基于PaddlePaddle复现的CycleMLP - php中文网

论文: CycleMLP: A MLP-like Architecture for Dense Prediction

参考repo: CycleMLP

在此非常感谢ShoufaChen贡献的CycleMLP，提高了本repo复现论文的效率。

2. 数据集和复现精度

数据集为ImageNet，训练集包含1281167张图像，验证集包含50000张图像。

│imagenet/
├──train/
│  ├── n01440764
│  │   ├── n01440764_10026.JPEG
│  │   ├── n01440764_10027.JPEG
│  │   ├── ......│  ├── ......├──val/
│  ├── n01440764
│  │   ├── ILSVRC2012_val_00000293.JPEG
│  │   ├── ILSVRC2012_val_00002138.JPEG
│  │   ├── ......│  ├── ......

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您可以从ImageNet 官网申请下载数据。

模型	top1 acc (参考精度)	top1 acc (复现精度)	权重 \| 训练日志
CycleMLP-B1	0.789	0.790	checkpoint-best.pd \| train.log

权重及训练日志下载地址：百度网盘

3. 准备数据与环境

3.1 准备环境

硬件和框架版本等环境的要求如下：

硬件：4 * RTX3090
框架：
- PaddlePaddle >= 2.2.0

安装paddlepaddle

# 需要安装2.2及以上版本的Paddle，如果# 安装GPU版本的Paddlepip install paddlepaddle-gpu==2.2.0# 安装CPU版本的Paddlepip install paddlepaddle==2.2.0

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更多安装方法可以参考：Paddle安装指南。

下载代码

In [ ]

%cd /home/aistudio
!git clone https://github.com/flytocc/CycleMLP-paddle.git

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安装requirements

In [ ]

%cd /home/aistudio/CycleMLP-paddle
!pip install -r requirements.txt

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3.2 准备数据

如果您已经ImageNet1k数据集，那么该步骤可以跳过，如果您没有，则可以从ImageNet官网申请下载。

4. 复现思路

4.1 使用paddle api实现模型结构

CycleFC模块

与现代方法相比，CycleMLP 有两个优势。

(1) 可以应对各种图像尺寸。

(2) 利用局部窗口实现对图像大小的线性计算复杂度。

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class CycleFC(nn.Layer):
    def __init__(
        self,
        in_channels: int,
        out_channels: int,
        kernel_size,  # re-defined kernel_size, represent the spatial area of staircase FC
        stride: int = 1,
        padding: int = 0,
        dilation: int = 1,
        groups: int = 1,
        bias: bool = True,    ):
        super(CycleFC, self).__init__()        if in_channels % groups != 0:            raise ValueError('in_channels must be divisible by groups')        if out_channels % groups != 0:            raise ValueError('out_channels must be divisible by groups')        if stride != 1:            raise ValueError('stride must be 1')        if padding != 0:            raise ValueError('padding must be 0')

        self.in_channels = in_channels
        self.out_channels = out_channels
        self.kernel_size = kernel_size
        self.stride = to_2tuple(stride)
        self.padding = to_2tuple(padding)
        self.dilation = to_2tuple(dilation)
        self.groups = groups
        self.deformable_groups = self.in_channels

        self.weight = self.create_parameter(
            shape=[out_channels, in_channels // groups, 1, 1])  # kernel size == 1

        if bias:
            self.bias = self.create_parameter(shape=[out_channels])        else:
            self.bias = None
        self.register_buffer('offset', self.gen_offset())    def gen_offset(self):
        """
        offset (Tensor[batch_size, 2 * offset_groups * kernel_height * kernel_width,
            out_height, out_width]): offsets to be applied for each position in the
            convolution kernel.
        """
        offset = paddle.empty([1, self.in_channels * 2, 1, 1])
        start_idx = (self.kernel_size[0] * self.kernel_size[1]) // 2
        assert self.kernel_size[0] == 1 or self.kernel_size[1] == 1, self.kernel_size        for i in range(self.in_channels):            if self.kernel_size[0] == 1:
                offset[0, 2 * i + 0, 0, 0] = 0
                offset[0, 2 * i + 1, 0, 0] = (i + start_idx) % self.kernel_size[1] - (self.kernel_size[1] // 2)            else:
                offset[0, 2 * i + 0, 0, 0] = (i + start_idx) % self.kernel_size[0] - (self.kernel_size[0] // 2)
                offset[0, 2 * i + 1, 0, 0] = 0
        return offset    def forward(self, input):
        """
        Args:
            input (Tensor[batch_size, in_channels, in_height, in_width]): input tensor
        """
        B, C, H, W = input.shape        return deform_conv2d(input, self.offset.expand([B, -1, H, W]), self.weight, bias=self.bias, stride=self.stride,
                             padding=self.padding, dilation=self.dilation, deformable_groups=self.deformable_groups)

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构建CycleMLP模块

class CycleMLP(nn.Layer):
    def __init__(self,
                 dim,
                 qkv_bias=False,
                 qk_scale=None,
                 attn_drop=0.,
                 proj_drop=0.):
        super().__init__()
        self.mlp_c = nn.Linear(dim, dim, bias_attr=qkv_bias)

        self.sfc_h = CycleFC(dim, dim, (1, 3), 1, 0)
        self.sfc_w = CycleFC(dim, dim, (3, 1), 1, 0)

        self.reweight = Mlp(dim, dim // 4, dim * 3)

        self.proj = nn.Linear(dim, dim)
        self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)    def forward(self, x):
        B, H, W, C = x.shape
        h = self.sfc_h(x.transpose([0, 3, 1, 2])).transpose([0, 2, 3, 1])
        w = self.sfc_w(x.transpose([0, 3, 1, 2])).transpose([0, 2, 3, 1])
        c = self.mlp_c(x)

        a = (h + w + c).transpose([0, 3, 1, 2]).flatten(2).mean(2)
        a = self.reweight(a).reshape([B, C, 3]).transpose([2, 0, 1])
        a = F.softmax(a, axis=0).unsqueeze(2).unsqueeze(2)

        x = h * a[0] + w * a[1] + c * a[2]

        x = self.proj(x)
        x = self.proj_drop(x)        return x

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5.2 确定训练超参

参考论文及official code，主要超参如下：

total batxh size	learning rate	epochs
1024	1e-3	300

5. 开始使用

5.1 模型预测

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In [ ]

%cd /home/aistudio/CycleMLP-paddle
%run infer.py \
    --model=CycleMLP_B1 \
    --infer_imgs=/home/aistudio/CycleMLP-paddle/demo/ILSVRC2012_val_00020010.JPEG \
    --resume=/home/aistudio/CycleMLP_B1.pdparams

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最终输出结果为

[{'class_ids': [178, 211, 209, 210, 246], 'scores': [0.9213957190513611, 0.006610415875911713, 0.0018257270567119122, 0.0013606979046016932, 0.001132593140937388], 'file_name': '/home/aistudio/CycleMLP-paddle/demo/ILSVRC2012_val_00020010.JPEG', 'label_names': ['Weimaraner', 'vizsla, Hungarian pointer', 'Chesapeake Bay retriever', 'German short-haired pointer', 'Great Dane']}]

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表示预测的类别为Weimaraner（魏玛猎狗），ID是178，置信度为0.9213957190513611。

5.2 模型训练

单机多卡训练

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3" \
    main.py \
    --model=CycleMLP_B1 \
    --batch_size=256 \
    --data_path=/path/to/imagenet/ \
    --output_dir=./output/ \
    --dist_eval

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部分训练日志如下所示。

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[16:56:29.233819] Epoch: [261]  [ 920/1251]  eta: 0:05:50  lr: 0.000052  loss: 3.4592 (3.3812)  time: 1.0303  data: 0.0012[16:56:49.578909] Epoch: [261]  [ 940/1251]  eta: 0:05:29  lr: 0.000052  loss: 3.7399 (3.3853)  time: 1.0171  data: 0.0015

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5.3 模型评估

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3" \
    eval.py \
    --model=CycleMLP_B1 \
    --batch_size=256 \
    --data_path=/path/to/imagenet/ \
    --dist_eval \
    --resume=$TRAINED_MODEL

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5.4 模型导出

python export_model.py \
    --model=CycleMLP_B1 \
    --output_dir=./output/ \
    --resume=$TRAINED_MODEL

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6. 代码结构

├── cycle_mlp.py├── demo
├── engine.py├── eval.py├── export_model.py├── infer.py├── main.py├── README.md├── requirements.txt├── test_tipc
└── util

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7. 自动化测试脚本

详细日志在test_tipc/output

TIPC: test_tipc/README.md

首先安装auto_log，需要进行安装，安装方式如下： auto_log的详细介绍参考https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog。

git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog
cd AutoLog/
pip3 install -r requirements.txt
python3 setup.py bdist_wheel
pip3 install ./dist/auto_log-1.2.0-py3-none-any.whl

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进行TIPC：

bash test_tipc/prepare.sh test_tipc/config/CycleMLP/CycleMLP_B1.txt 'lite_train_lite_infer'bash test_tipc/test_train_inference_python.sh test_tipc/config/CycleMLP/CycleMLP_B1.txt 'lite_train_lite_infer'

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TIPC结果：

如果运行成功，在终端中会显示下面的内容，具体的日志也会输出到test_tipc/output/文件夹中的文件中。

Run successfully with command - python3.7 eval.py --model=CycleMLP_B1 --data_path=./dataset/ILSVRC2012/ --cls_label_path=./dataset/ILSVRC2012/val_list.txt --resume=./test_tipc/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/CycleMLP_B1/checkpoint-latest.pd !
Run successfully with command - python3.7 export_model.py --model=CycleMLP_B1 --resume=./test_tipc/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/CycleMLP_B1/checkpoint-latest.pd --output=./test_tipc/output/norm_train_gpus_0_autocast_null !
Run successfully with command - python3.7 inference.py --use_gpu=True --use_tensorrt=False --precision=fp32 --model_file=./test_tipc/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/model.pdmodel --batch_size=2 --input_file=./dataset/ILSVRC2012/val  --params_file=./test_tipc/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/model.pdiparams > ./test_tipc/output/python_infer_gpu_usetrt_False_precision_fp32_batchsize_2.log 2>&1 !
...

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