# <div align="center"><strong>DCNv3</strong></div>
## 简介
InternImage 是一个由上海人工智能实验室、清华大学等机构的研究人员提出的基于卷积神经网络（CNN）的视觉基础模型。与基于 Transformer 的网络不同，InternImage 以可变形卷积 DCNv3 作为核心算子，使模型不仅具有检测和分割等下游任务所需的动态有效感受野，而且能够进行自适应的空间聚合。本工程主要为使用fastpt编译该工程下的DCNv3。

## 安装
组件支持组合

   | PyTorch版本 | fastpt版本  |DCNv3版本      | DTK版本                  | Python版本       | 推荐编译方式 |
   | ----------- | ----------- | ----------- | ------------------------ | -----------------| ------------ |
   | 2.5.1       | 2.1.0       |1.0        | >= 25.04                 | 3.8、3.10、3.11  | fastpt不转码 |
   | 2.4.1       | 2.0.1       |1.0        | >= 25.04                 | 3.8、3.10、3.11  | fastpt不转码 |

+ pytorch版本大于2.4.1 && dtk版本大于25.04 推荐使用fastpt不转码编译。

### 1、使用pip方式安装
DCNv3 whl包下载目录：[光和开发者社区](https://download.sourcefind.cn:65024/4/main)，选择对应的pytorch版本和python版本下载对应DCNv3的whl包
```shell
pip install torch* (下载torch的whl包)
pip install fastpt* --no-deps (下载fastpt的whl包)
source  /usr/local/bin/fastpt -E
pip install dcnv3* (下载的DCNv3的whl包)
```
### 2、使用源码编译方式安装

#### 编译环境准备
提供基于fastpt不转码编译：

1. 基于光源pytorch基础镜像环境：镜像下载地址：[光合开发者社区](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据pytorch、python、dtk及系统下载对应的镜像版本。

2. 基于现有python环境：安装pytorch，fastpt whl包下载目录：[光合开发者社区](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch)，根据python、dtk版本,下载对应pytorch的whl包。安装命令如下：
```shell
pip install torch* (下载torch的whl包)
pip install fastpt* --no-deps (下载fastpt的whl包, 安装顺序，先安装torch，后安装fastpt)
pip install setuptools==59.5.0 wheel
```

#### 源码编译安装
- 代码下载
```shell
git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/dcnv3.git # 根据编译需要切换分支
```
- 提供2种源码编译方式（进入fastmoe目录）：
```
1. 设置不转码编译环境变量
source /usr/local/bin/fastpt -C

2. 编译whl包并安装
python3 setup.py -v bdist_wheel
pip install dist/dcnv3*

3. 源码编译安装
sh make.sh
```
#### 注意事项
+ 使用dcnv3时注意mmcv与mmdet的版本对应问题
+ 若使用pip install下载安装过慢，可添加pypi清华源：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
+ ROCM_PATH为dtk的路径，默认为/opt/dtk
+ 在pytorch2.5.1环境下编译需要支持c++17语法，打开setup.py文件，把文件中的 -std=c++14 修改为 -std=c++17

## 验证
- pip3 list | grep DCNv3，版本号与官方版本同步，查询该软件的版本号，例如1.0；

## Known Issue
- 无

## 参考资料
- [README_ORIGIN](README_ORIGIN.md)
- [README_zh-CN](README_zh-CN.md)
- [https://github.com/OpenGVLab/InternImage/tree/master/detection](https://github.com/OpenGVLab/InternImage/tree/master/detection)
