# DiffusionDet
## 论文
`DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection`
- https://arxiv.org/abs/2211.09788
## 模型结构
 扩散模型在许多生成任务中取得了巨大成功，开始在感知任务如图像分割中进行探索。然而，据作者所知，尚无成功将其应用于目标检测的先例。
 DiffusionDet是一种新框架，它将目标检测表述为从噪声框到目标框的去噪扩散过程。

<div align=center>
    <img src="./assets/teaser.png"/>
</div>

## 算法原理
DiffusionDet框架如下图。(a) 图像编码器从输入图像中提取特征表示。检测解码器以带噪声的框为输入，预测类别分类和框坐标。
(b) 检测解码器在一个检测头部有 6 个阶段，遵循了 DETR 和 Sparse R-CNN 的设计。此外，DiffusionDet 可以多次重用这个检测头部（包含 6 个阶段），这被称为“迭代评估”。
<div align=center>
    <img src="./assets/framework.png"/>
</div>

## 环境配置
### Docker（方法一）
此处提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤，以及[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区深度学习库下载地址
```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk24.04-py310 
docker run -it --shm-size=128G -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name diffusiondet_pytorch  <your IMAGE ID> bash # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：c85ed27005f2
cd /path/your_code_data/diffusiondet_pytorch
pip install mmcv-2.0.1_das1.0+gitc0ccf15.abi0.dtk2404.torch2.1.-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
pip install wheel -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com --no-deps
pip install timm -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
cd detectron2
pip install e . --no-build-isolation -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com

```
### Dockerfile（方法二）
此处提供dockerfile的使用方法
```
docker build --no-cache -t diffusiondet:latest .
docker run -it --shm-size=128G -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name diffusiondet_pytorch  diffusiondet  bash
cd /path/your_code_data/diffusiondet_pytorch
pip install mmcv-2.0.1_das1.0+gitc0ccf15.abi0.dtk2404.torch2.1.-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
pip install wheel -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com --no-deps
pip install timm -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
cd detectron2
pip install e . --no-build-isolation -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
```
### Anaconda（方法三）
此处提供本地配置、编译的详细步骤，例如：

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
#DTK驱动：dtk24.04
# python：python3.10
# torch: 2.1.0
# torchvision: 0.16.0
conda create -n diffusiondet python=3.10
conda activate diffusiondet
pip install torch-2.1.0+das1.0+git00661e0.abi0.dtk2404-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
pip install torchvision-0.16.0+das1.0+gitc9e7141.abi0.dtk2404.torch2.1-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl
pip install mmcv-2.0.1_das1.0+gitc0ccf15.abi0.dtk2404.torch2.1.-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.whl

```
`Tips：以上dtk驱动、python、torch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

其它依赖环境安装如下：
```
cd /path/your_code_data/sed
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
cd detectron2
pip install e . --no-build-isolation -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install timm -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
```
## 数据集

dataset数据结构如下:
数据集SCNet快速下载链接

[coco](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/coco2017)

[lvis](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/lvis)

```
 ── dataset
│   ├── coco
│   │  ├── annotations
│   │  ├── train2017
│   │  └── val2017
│   ├── lvis
│   │  ├── lvis_v1_train.json
│   │  └── lvis_v1_val.json
```
数据准备详情查看dataset/readme.md。

## 训练
首先下载模型文件:

模型文件SCNet快速下载链接[pkl文件](http://113.200.138.88:18080/aimodels/diffusiondet_models)
下载后放于/path/your_code_data/diffusiondet_pytorch/文件夹下
```
mkdir models
cd models
# ResNet-101
wget https://github.com/ShoufaChen/DiffusionDet/releases/download/v0.1/torchvision-R-101.pkl

# Swin-Base
wget https://github.com/ShoufaChen/DiffusionDet/releases/download/v0.1/swin_base_patch4_window7_224_22k.pkl

cd ..


```

### 单机单卡
```
python train_net.py --config-file configs/diffdet.coco.res50.yaml
```
### 单机多卡
```
python train_net.py --num-gpus 4 --config-file configs/diffdet.coco.res50.yaml
```

## 推理
模型权重文件下载表格如下，放到weights文件夹下：

注意：模型配置文件、clip文件与权重文件应一一对应

### 单卡推理

Inference Demo

To save outputs to a directory , use --output
```
python demo.py --config-file configs/diffdet.coco.res50.yaml \
    --input demo.jpg --opts MODEL.WEIGHTS diffdet_coco_res50.pth 
```

Evaluate DiffusionDet
```
python train_net.py \
    --config-file configs/diffdet.coco.res50.yaml \
    --eval-only MODEL.WEIGHTS path/to/model.pth
```


### 多卡推理

```
python train_net.py --num-gpus 4 \
    --config-file configs/diffdet.coco.res50.yaml \
    --eval-only MODEL.WEIGHTS path/to/model.pth
    
#Evaluate with arbitrary number (e.g 300) of boxes by setting MODEL.DiffusionDet.NUM_PROPOSALS 300.
#Evaluate with 4 refinement steps by setting MODEL.DiffusionDet.SAMPLE_STEP 4.
```

## result
Inference Demo

<div align=center>
    <img src="./assets/demo.jpg"/>
</div>




### 精度
使用四张DCU-K100 AI卡推理

|                                        Method                                        | Box AP (1 step) | Box AP (4 step) | 
|:------------------------------------------------------------------------------------:|:---------------:|------|
|                    [COCO-Res50](configs/diffdet.coco.res50.yaml)                     |      45.7       | 46.1 |
|                   [COCO-Res101](configs/diffdet.coco.res101.yaml)                    |      46.6       | 46.9 |
|                 [COCO-SwinBase](configs/diffdet.coco.swinbase.yaml)                  |      52.3       | 52.7 |
|                    [LVIS-Res50](configs/diffdet.lvis.res50.yaml)                     |      30.4       | 31.8 |
|                   [LVIS-Res101](configs/diffdet.lvis.res101.yaml)                    |      31.9       | 32.9 |
|                  [LVIS-SwinBase](configs/diffdet.lvis.swinbase.yaml)                 |      40.6       | 41.9|



## 应用场景
### 算法类别
`目标检测`
### 热点应用行业
`科研,制造,医疗,家居,教育`
## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/diffusiondet-pytorch
## 参考资料
- https://github.com/ShoufaChen/DiffusionDet

