本文基于PaddlePaddle复现GreedyHash算法，解决图像检索中NP优化难题。在CIFAR-10 (I)数据集上，12/24/32/48bits模型精度达0.798、0.809、0.817、0.819（最高0.824），优于原论文及PyTorch重跑结果，含完整代码与权重。

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【论文复现-图像分类检索】基于 PaddlePaddle 实现 GreedyHash(NeurIPS2018)

原论文：Greedy Hash: Towards Fast Optimization for Accurate Hash Coding in CNN.

官方原版代码（基于PyTorch）GreedyHash.

第三方参考代码（基于PyTorch）DeepHash-pytorch.

本项目GitHub repo paddle_greedyhash

1. 简介

GreedyHash 意在解决图像检索 Deep Hashing 领域中NP优化难的问题，为此，作者在每次迭代中向可能的最优离散解迭代式更新网络参数。具体来说，GreedyHash 在网络模型中加入了一个哈希编码层，在前向传播过程中为了保持离散的限制条件，严格利用sign函数。在反向传播过程中，梯度完整地传向前一层，进而可以避免梯度弥散现象。算法伪代码如下。

GreedyHash 算法伪代码

2. 数据集和复现精度

数据集：cifar-1（即CIFAR-10 (I)）

CIFAR-10 数据集共10类，由 60,000 个 32×32 的彩色图像组成。

CIFAR-10 (I)中，选择 1000 张图像（每类 100 张图像）作为查询集，其余 59,000 张图像作为数据库， 而从数据库中随机采样 5,000 张图像（每类 500 张图像）作为训练集。数据集处理代码详见 utils/datasets.py。

复现精度

论文结果PyTorch0.7740.7950.8100.822重跑结果PyTorch0.7890.7990.8130.824复现结果PaddlePaddle0.7980.8090.8170.819(0.824)

需要注意的是，此处在重跑PyTorch版本代码时发现原论文代码 GreedyHash/cifar1.py 由于PyTorch版本较老，CIFAR-10 数据集处理部分代码无法运行，遂将第三方参考代码 DeepHash-pytorch 中的 CIFAR-10 数据集处理部分代码照搬运行，得以重跑PyTorch版本代码，结果罗列如上。严谨起见，已将修改后的PyTorch版本代码及训练日志放在 pytorch_greedyhash/main.py 和 pytorch_greedyhash/logs 中。因为跑的时候忘记设置随机数种子了，复现的时候可能结果有所偏差，不过应该都在可允许范围内，问题不大。

本项目（基于 PaddlePaddle ）依次跑 12/24/32/48 bits 的结果罗列在上表中，且已将训练得到的模型参数与训练日志 log 存放于output文件夹下。由于训练时设置了随机数种子，理论上是可复现的。但在反复重跑几次发现结果还是会有波动，比如有1次 48bits 的模型跑到了 0.824，我把对应的 log 和权重放在 output/bit48_alone 路径下了，说明算法的随机性仍然存在。

3. 准备环境

本人环境配置：

Python: 3.7.11

PaddlePaddle: 2.2.2

硬件：NVIDIA 2080Ti * 1

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p.s. 因为数据集很小，所以放单卡机器上跑了，多卡的代码可能后续补上

4. 快速开始

step1: 下载本项目及训练权重

本项目在AI Studio上，您可以选择fork下来直接运行。首先，cd到paddle_greedyhash项目文件夹下：

In [ ]

cd paddle_greedyhash

/home/aistudio/paddle_greedyhash

或者，您也可以从GitHub上git本repo在本地运行：

git clone https://github.com/hatimwen/paddle_greedyhash.gitcd paddle_greedyhash

权重部分：

由于权重比较多，加起来有 1 个 GB ，因此我放到百度网盘里了，烦请下载后按照 5. 项目结构 排列各个权重文件。或者您也可以按照下载某个bit位数的权重以测试相应性能。

下载链接：BaiduNetdisk, 提取码: tl1i 。

注意：在AI Studio上，已上传了 bit_48.pdparams 权重文件在 output 路径下，方便体验。

step2: 修改参数

请根据实际情况，修改main.py中的 arguments 配置内容（如：batch_size等）。

step3: 验证模型

需要提前下载并排列好 BaiduNetdisk 中的各个预训练模型。

注意：在AI Studio上，由于已预先上传bit_48.pdparams 权重文件，因此可以直接运行：

In [ ]

# 验证模型! python eval.py --batch-size 32 --bit 48

W0427 21:33:47.931723   449 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 11.0, Runtime API Version: 10.1W0427 21:33:47.935976   449 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.Loading AlexNet state from path: /home/aistudio/paddle_greedyhash/models/AlexNet_pretrained.pdparams0427 09:33:53 PM Namespace(batch_size=32, bit=48, crop_size=224, dataset='cifar10-1', log_path='logs/', model='GreedyHash', n_class=10, pretrained=None, seed=2000, topK=-1)0427 09:33:53 PM ----- Pretrained: Load model state from output/bit_48.pdparams--- Calculating Acc : 100%|█████████████████████| 32/32 [00:02<00:00, 13.36it/s]--- Compressing(train) : 100%|██████████████| 1844/1844 [01:42<00:00, 17.97it/s]--- Compressing(test) : 100%|███████████████████| 32/32 [00:02<00:00, 13.89it/s]--- Calculating mAP : 100%|█████████████████| 1000/1000 [01:23<00:00, 11.94it/s]0427 09:37:06 PM EVAL-GreedyHash, bit:48, dataset:cifar10-1, MAP:0.819

step4: 训练模型

例如要训练 12bits 的模型，可以运行：In [4]

# 训练模型! python train.py --batch-size 32 --learning_rate 1e-3 --seed 2000 --bit 12# 这里记录是看运行没问题就中断了。

W0427 21:38:07.032394   780 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 11.0, Runtime API Version: 10.1W0427 21:38:07.036984   780 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.Loading AlexNet state from path: /home/aistudio/paddle_greedyhash/models/AlexNet_pretrained.pdparams0427 09:38:12 PM Namespace(alpha=0.1, batch_size=32, bit=12, crop_size=224, dataset='cifar10-1', epoch=50, epoch_lr_decrease=30, eval_epoch=2, learning_rate=0.001, log_path='logs/', model='GreedyHash', momentum=0.9, n_class=10, num_train=5000, optimizer='SGD', output_dir='checkpoints/', seed=2000, topK=-1, weight_decay=0.0005)0427 09:38:22 PM GreedyHash[ 1/50][21:38:22] bit:12, lr:0.001000000, dataset:cifar10-1, train loss:1.9040427 09:38:31 PM GreedyHash[ 2/50][21:38:31] bit:12, lr:0.001000000, dataset:cifar10-1, train loss:1.574--- Calculating Acc : 100%|█████████████████████| 32/32 [00:02<00:00, 13.48it/s]--- Compressing(train) : 100%|██████████████| 1844/1844 [01:46<00:00, 17.28it/s]--- Compressing(test) : 100%|███████████████████| 32/32 [00:02<00:00, 13.81it/s]--- Calculating mAP : 100%|█████████████████| 1000/1000 [01:14<00:00, 13.39it/s]0427 09:41:39 PM save in checkpoints/model_best_120427 09:41:40 PM GreedyHash epoch:2, bit:12, dataset:cifar10-1, MAP:0.614, Best MAP: 0.614, Acc: 77.0000427 09:41:51 PM GreedyHash[ 3/50][21:41:51] bit:12, lr:0.001000000, dataset:cifar10-1, train loss:1.3160427 09:42:00 PM GreedyHash[ 4/50][21:42:00] bit:12, lr:0.001000000, dataset:cifar10-1, train loss:1.120--- Calculating Acc : 100%|█████████████████████| 32/32 [00:02<00:00, 13.93it/s]--- Compressing(train) :  46%|██████▊        | 841/1844 [00:49<00:58, 17.28it/s]^CTraceback (most recent call last):  File "train.py", line 183, in     main()  File "train.py", line 180, in main    database_loader)  File "train.py", line 136, in train_val    mAP, acc = val(model, test_loader, database_loader)  File "train.py", line 81, in val    retrievalB, retrievalL, queryB, queryL = compress(database_loader, test_loader, model)  File "/home/aistudio/paddle_greedyhash/utils/tools.py", line 31, in compress    _,_, code = model(data)  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py", line 917, in __call__    return self._dygraph_call_func(*inputs, **kwargs)  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py", line 907, in _dygraph_call_func    outputs = self.forward(*inputs, **kwargs)  File "/home/aistudio/paddle_greedyhash/models/greedyhash.py", line 67, in forward    x = self.features(x)  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py", line 917, in __call__    return self._dygraph_call_func(*inputs, **kwargs)  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py", line 907, in _dygraph_call_func    outputs = self.forward(*inputs, **kwargs)  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/container.py", line 98, in forward    input = layer(input)  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py", line 917, in __call__    return self._dygraph_call_func(*inputs, **kwargs)  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py", line 907, in _dygraph_call_func    outputs = self.forward(*inputs, **kwargs)  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/nn/layer/conv.py", line 677, in forward    use_cudnn=self._use_cudnn)  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/nn/functional/conv.py", line 123, in _conv_nd    pre_bias = getattr(_C_ops, op_type)(x, weight, *attrs)KeyboardInterrupt--- Compressing(train) :  46%|██████▊        | 841/1844 [00:49<00:58, 17.00it/s]

step5: 验证预测

验证图片（类别：飞机 airplane， id: 0）

对于上面的图片，直接运行 predict.py 即可，这里拿 bit_48.pdparams 预测一下看看：In [5]

! python predict.py --bit 48 --pic_id 1949

W0427 21:43:31.814743  1416 device_context.cc:447] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 11.0, Runtime API Version: 10.1W0427 21:43:31.819936  1416 device_context.cc:465] device: 0, cuDNN Version: 7.6.Loading AlexNet state from path: /home/aistudio/paddle_greedyhash/models/AlexNet_pretrained.pdparams----- Pretrained: Load model state from output/bit_48.pdparams----- Predicted Class_ID: 0, Prob: 0.9965014457702637, Real Label_ID: 0----- Predicted Class_NAME: 飞机 airplane, Real Class_NAME: 飞机 airplane

显然，预测结果正确。

七、代码结构与详细说明

|-- paddle_greedyhash    |-- output              # 日志及模型文件        |-- bit48_alone         # 偶然把bit48跑到了0.824，日志和权重存于此            |-- bit_48.pdparams     # bit48_alone的模型权重            |-- log_48.txt          # bit48_alone的训练日志        |-- bit_12.pdparams     # 12bits的模型权重        |-- bit_24.pdparams     # 24bits的模型权重        |-- bit_32.pdparams     # 32bits的模型权重        |-- bit_48.pdparams     # 48bits的模型权重        |-- log_eval.txt        # 用训练好的模型测试日志（包含bit48_alone）        |-- log_train.txt       # 依次训练 12/24/32/48 bits（不包含bit48_alone）    |-- models        |-- __init__.py        |-- alexnet.py      # AlexNet 定义，注意这里有略微有别于 paddle 集成的 AlexNet        |-- greedyhash.py   # GreedyHash 算法定义    |-- utils        |-- datasets.py         # dataset, dataloader, transforms        |-- lr_scheduler.py     # 学习率策略定义        |-- tools.py            # mAP, acc计算；随机数种子固定函数    |-- eval.py             # 单卡测试代码    |-- predict.py          # 预测演示代码    |-- train.py            # 单卡训练代码    |-- README.md    |-- pytorch_greedyhash        |-- datasets.py         # PyTorch 定义dataset, dataloader, transforms        |-- cal_map.py          # PyTorch mAP计算；        |-- main.py             # PyTorch 单卡训练代码        |-- output              # PyTorch 重跑日志

八、模型信息

关于模型的其他信息，可以参考下表：

发布者文洪涛Emailhatimwen@163.com时间2022.04框架版本Paddle 2.2.2应用场景图像检索支持硬件GPU、CPU下载链接预训练模型 提取码: tl1i在线运行AI StudioLicenseApache 2.0 license

九、参考及引用

@article{su2018greedy,  title={Greedy hash: Towards fast optimization for accurate hash coding in cnn},  author={Su, Shupeng and Zhang, Chao and Han, Kai and Tian, Yonghong},  year={2018},  journal={Advances in Neural Information Processing Systems},  volume={31},  year={2018}}

以上就是【论文复现】基于 PaddlePaddle 实现 GreedyHash的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！