# MiniMax-M2
## 论文
暂无

## 模型简介
MiniMax-M2 重新定义了代理的效率。它是一个紧凑、快速且成本效益高的 MoE 模型（总参数量为 2300 DeeplabV3plus 是一种先进的用于语义分割任务的深度学习模型。DeepLabV3plus模型采用了编码器-解码器（Encoder-Decoder）结构，通过编码器提取图像特征，再通过解码器将这些特征映射回原始图像尺寸，实现像素级的分类。具体来说，模型的主干网络（论文中对ResNet101或Xception做了实验）负责特征提取，特征提取分为高层语义提取和底层的语义提取两个部分。然后，模型会利用空洞卷积（Dilated Convolution）技术，构建了ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）模块，提高模型在不同尺度特征提取上的能力。最后，通过解码器恢复图像的细节信息，得到最终的分割结果。总体流程如下：
![alt text](image.png)

## 环境依赖

| 软件 | 版本 |
| :------: | :------: |
| DTK | 25.04.2 |
| python | 3.10.12 |
| transformers | 4.57.1 |
| vllm | 0.11.0+das.opt1.alpha.8e22ded.dtk25042 |
| torch | 2.5.1+das.opt1.dtk25042 |
| triton | 3.1+das.opt1.3c5d12d.dtk25041 |
| flash_attn | 2.6.1+das.opt1.dtk2504 |
| flash_mla | 1.0.0+das.opt1.dtk25042 |

当前仅支持镜像:
- 挂载地址`-v`根据实际模型情况修改

```bash
docker run -it --shm-size 60g --network=host --name minimax_m2 --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro -v /path/your_code_path/:/path/your_code_path/ image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.5.1-ubuntu22.04-dtk25.04.2-py3.10 bash
```
更多镜像可前往[光源](https://sourcefind.cn/#/service-list)下载使用。

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。

## 数据集
### Pascal VOC数据集
你可以通过运行train.py 使用 "--download" 选项下载并解压 pascal voc dataset. 默认地址为： './datasets/data':

```
/datasets
    /data
        /VOCdevkit 
            /VOC2012 
                /SegmentationClass
                /JPEGImages
                ...
            ...
        /VOCtrainval_11-May-2012.tar
        ...
```
### 下载cityscapes并解压到 'datasets/data/cityscapes'

```
/datasets
    /data
        /cityscapes
            /gtFine
            /leftImg8bit
```

## 训练
### 1. 可用模型架构
| DeepLabV3    |  DeepLabV3+        |
| :---: | :---:     |
|deeplabv3_resnet50|deeplabv3plus_resnet50|
|deeplabv3_resnet101|deeplabv3plus_resnet101|
|deeplabv3_mobilenet|deeplabv3plus_mobilenet ||
|deeplabv3_hrnetv2_48 | deeplabv3plus_hrnetv2_48 |
|deeplabv3_hrnetv2_32 | deeplabv3plus_hrnetv2_32 |
|deeplabv3_xception | deeplabv3plus_xception |

请参考 [network/modeling.py](https://github.com/VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch/blob/master/network/modeling.py) 适用于所有模型结构。

模型下载: [Dropbox](https://www.dropbox.com/sh/w3z9z8lqpi8b2w7/AAB0vkl4F5vy6HdIhmRCTKHSa?dl=0), [腾讯微盘](https://share.weiyun.com/qqx78Pv5)


### 2。基于数据集训练
#### 1. Pascal VOC进行训练

```bash
python main.py --model deeplabv3plus_mobilenet --enable_vis --vis_port 28333 --gpu_id 0 --year 2012_aug --crop_val --lr 0.01 --crop_size 513 --batch_size 16 --output_stride 16
```

#### 2. Cityscapes进行训练

```bash
python main.py --model deeplabv3plus_mobilenet --dataset cityscapes --enable_vis --vis_port 28333 --gpu_id 0  --lr 0.1  --crop_size 768 --batch_size 16 --output_stride 16 --data_root ./datasets/data/cityscapes 
```

## 推理
推理测试
```bash
python main.py --model deeplabv3plus_mobilenet --enable_vis --vis_port 28333 --gpu_id 0 --year 2012_aug --crop_val --lr 0.01 --crop_size 513 --batch_size 16 --output_stride 16 --ckpt checkpoints/best_deeplabv3plus_mobilenet_voc_os16.pth --test_only --save_val_results
```

### 精度
DCU与GPU精度一致，推理框架：pytorch。

## 预训练权重

  模型名称          | Batch Size  | 权重大小  | train/val OS|DCU型号   |  mIoU        | 权重下载-Dropbox  | 权重下载-微云  | 
| :--------        | :-------------: | :----:   | :----:   | :-----------: | :--------: | :--------: | :----:   |
| DeepLabV3-MobileNet       | 16      |  6.0G      |   16/16  | K100AI | 0.701     |    [Download](https://www.dropbox.com/s/uhksxwfcim3nkpo/best_deeplabv3_mobilenet_voc_os16.pth?dl=0)       | [Download](https://share.weiyun.com/A4ubD1DD) |
| DeepLabV3-ResNet50         | 16      |  51.4G     |  16/16  | K100AI  |  0.769     |    [Download](https://www.dropbox.com/s/3eag5ojccwiexkq/best_deeplabv3_resnet50_voc_os16.pth?dl=0) | [Download](https://share.weiyun.com/33eLjnVL) |
| DeepLabV3-ResNet101         | 16      |  72.1G     |  16/16 | K100AI   |  0.773     |    [Download](https://www.dropbox.com/s/vtenndnsrnh4068/best_deeplabv3_resnet101_voc_os16.pth?dl=0)       | [Download](https://share.weiyun.com/iCkzATAw)  |
| DeepLabV3Plus-MobileNet   | 16      |  17.0G      |  16/16 | K100AI   |  0.711    |    [Download](https://www.dropbox.com/s/0idrhwz6opaj7q4/best_deeplabv3plus_mobilenet_voc_os16.pth?dl=0)   | [Download](https://share.weiyun.com/djX6MDwM) |
| DeepLabV3Plus-ResNet50    | 16      |   62.7G     |  16/16 | K100AI   |  0.772     |    [Download](https://www.dropbox.com/s/dgxyd3jkyz24voa/best_deeplabv3plus_resnet50_voc_os16.pth?dl=0)   | [Download](https://share.weiyun.com/uTM4i2jG) |
| DeepLabV3Plus-ResNet101     | 16      |  83.4G     |  16/16  | K100AI  |  0.783     |    [Download](https://www.dropbox.com/s/bm3hxe7wmakaqc5/best_deeplabv3plus_resnet101_voc_os16.pth?dl=0)   | [Download](https://share.weiyun.com/UNPZr3dk) |



## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/deeplabv3-plus_pytorch

## 参考资料
- https://github.com/VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch/tree/master
