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基准测试

这里将 MMAction2 与其他流行的代码框架和官方开源代码的速度性能进行对比

配置

硬件环境

  • 8 NVIDIA Tesla V100 (32G) GPUs

  • Intel(R) Xeon(R) Gold 6146 CPU @ 3.20GHz

软件环境

  • Python 3.7

  • PyTorch 1.4

  • CUDA 10.1

  • CUDNN 7.6.03

  • NCCL 2.4.08

评测指标

这里测量的时间是一轮训练迭代的平均时间,包括数据处理和模型训练。 训练速度以 s/iter 为单位,其值越低越好。注意,这里跳过了前 50 个迭代时间,因为它们可能包含设备的预热时间。

比较规则

这里以一轮训练迭代时间为基准,使用了相同的数据和模型设置对 MMAction2 和其他的视频理解工具箱进行比较。参与评测的其他代码库包括

  • MMAction: commit id 7f3490d(1/5/2020)

  • Temporal-Shift-Module: commit id 8d53d6f(5/5/2020)

  • PySlowFast: commit id 8299c98(7/7/2020)

  • BSN(boundary sensitive network): commit id f13707f(12/12/2018)

  • BMN(boundary matching network): commit id 45d0514(17/10/2019)

为了公平比较,这里基于相同的硬件环境和数据进行对比实验。 使用的视频帧数据集是通过 数据准备工具 生成的, 使用的视频数据集是通过 该脚本 生成的,以快速解码为特点的,”短边 256,密集关键帧编码“的视频数据集。 正如以下表格所示,在对比正常的短边 256 视频时,可以观察到速度上的显著提升,尤其是在采样特别稀疏的情况下,如 TSN

主要结果

行为识别器

模型 输入 IO 后端 批大小 x GPU 数量 MMAction2 (s/iter) GPU 显存占用 (GB) MMAction (s/iter) GPU 显存占用 (GB) Temporal-Shift-Module (s/iter) GPU 显存占用 (GB) PySlowFast (s/iter) GPU 显存占用 (GB)
TSN 256p rawframes Memcached 32x8 0.32 8.1 0.38 8.1 0.42 10.5 x x
TSN 256p videos Disk 32x8 1.42 8.1 x x x x TODO TODO
TSN 256p dense-encoded video Disk 32x8 0.61 8.1 x x x x TODO TODO
I3D heavy 256p videos Disk 8x8 0.34 4.6 x x x x 0.44 4.6
I3D heavy 256p dense-encoded video Disk 8x8 0.35 4.6 x x x x 0.36 4.6
I3D 256p rawframes Memcached 8x8 0.43 5.0 0.56 5.0 x x x x
TSM 256p rawframes Memcached 8x8 0.31 6.9 x x 0.41 9.1 x x
Slowonly 256p videos Disk 8x8 0.32 3.1 TODO TODO x x 0.34 3.4
Slowonly 256p dense-encoded video Disk 8x8 0.25 3.1 TODO TODO x x 0.28 3.4
Slowfast 256p videos Disk 8x8 0.69 6.1 x x x x 1.04 7.0
Slowfast 256p dense-encoded video Disk 8x8 0.68 6.1 x x x x 0.96 7.0
R(2+1)D 256p videos Disk 8x8 0.45 5.1 x x x x x x
R(2+1)D 256p dense-encoded video Disk 8x8 0.44 5.1 x x x x x x

时序动作检测器

Model MMAction2 (s/iter) BSN(boundary sensitive network) (s/iter) BMN(boundary matching network) (s/iter)
BSN (TEM + PEM + PGM) 0.074(TEM)+0.040(PEM) 0.101(TEM)+0.040(PEM) x
BMN (bmn_400x100_2x8_9e_activitynet_feature) 3.27 x 3.30

比较细节

TSN

  • MMAction2

# 处理视频帧
bash tools/slurm_train.sh ${PARTATION_NAME} benchmark_tsn configs/recognition/tsn/tsn_r50_1x1x3_100e_kinetics400_rgb.py --work-dir work_dirs/benchmark_tsn_rawframes

# 处理视频
bash tools/slurm_train.sh ${PARTATION_NAME} benchmark_tsn configs/recognition/tsn/tsn_r50_video_1x1x3_100e_kinetics400_rgb.py --work-dir work_dirs/benchmark_tsn_video
  • MMAction

python -u tools/train_recognizer.py configs/TSN/tsn_kinetics400_2d_rgb_r50_seg3_f1s1.py
  • Temporal-Shift-Module

python main.py kinetics RGB --arch resnet50 --num_segments 3 --gd 20 --lr 0.02 --wd 1e-4 --lr_steps 20 40 --epochs 1 --batch-size 256 -j 32 --dropout 0.5 --consensus_type=avg --eval-freq=10 --npb --print-freq 1

I3D

  • MMAction2

# 处理视频帧
bash tools/slurm_train.sh ${PARTATION_NAME} benchmark_i3d configs/recognition/i3d/i3d_r50_32x2x1_100e_kinetics400_rgb.py --work-dir work_dirs/benchmark_i3d_rawframes

# 处理视频
bash tools/slurm_train.sh ${PARTATION_NAME} benchmark_i3d configs/recognition/i3d/i3d_r50_video_heavy_8x8x1_100e_kinetics400_rgb.py --work-dir work_dirs/benchmark_i3d_video
  • MMAction

python -u tools/train_recognizer.py configs/I3D_RGB/i3d_kinetics400_3d_rgb_r50_c3d_inflate3x1x1_seg1_f32s2.py
  • PySlowFast

python tools/run_net.py   --cfg configs/Kinetics/I3D_8x8_R50.yaml   DATA.PATH_TO_DATA_DIR ${DATA_ROOT}   NUM_GPUS 8 TRAIN.BATCH_SIZE 64 TRAIN.AUTO_RESUME False LOG_PERIOD 1 SOLVER.MAX_EPOCH 1 > pysf_i3d_r50_8x8_video.log

可以通过编写一个简单的脚本对日志文件的 ‘time_diff’ 域进行解析,以复现对应的结果。

SlowFast

  • MMAction2

bash tools/slurm_train.sh ${PARTATION_NAME} benchmark_slowfast configs/recognition/slowfast/slowfast_r50_video_4x16x1_256e_kinetics400_rgb.py --work-dir work_dirs/benchmark_slowfast_video
  • MMAction

python tools/run_net.py   --cfg configs/Kinetics/SLOWFAST_4x16_R50.yaml   DATA.PATH_TO_DATA_DIR ${DATA_ROOT}   NUM_GPUS 8 TRAIN.BATCH_SIZE 64 TRAIN.AUTO_RESUME False LOG_PERIOD 1 SOLVER.MAX_EPOCH 1 > pysf_slowfast_r50_4x16_video.log

可以通过编写一个简单的脚本对日志文件的 ‘time_diff’ 域进行解析,以复现对应的结果。

SlowOnly

  • MMAction2

bash tools/slurm_train.sh ${PARTATION_NAME} benchmark_slowonly configs/recognition/slowonly/slowonly_r50_video_4x16x1_256e_kinetics400_rgb.py --work-dir work_dirs/benchmark_slowonly_video
  • PySlowFast

python tools/run_net.py   --cfg configs/Kinetics/SLOW_4x16_R50.yaml   DATA.PATH_TO_DATA_DIR ${DATA_ROOT}   NUM_GPUS 8 TRAIN.BATCH_SIZE 64 TRAIN.AUTO_RESUME False LOG_PERIOD 1 SOLVER.MAX_EPOCH 1 > pysf_slowonly_r50_4x16_video.log

可以通过编写一个简单的脚本对日志文件的 ‘time_diff’ 域进行解析,以复现对应的结果。

R2plus1D

  • MMAction2

bash tools/slurm_train.sh ${PARTATION_NAME} benchmark_r2plus1d configs/recognition/r2plus1d/r2plus1d_r34_video_8x8x1_180e_kinetics400_rgb.py --work-dir work_dirs/benchmark_r2plus1d_video
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