# SED
## 论文
`SED: A Simple Encoder-Decoder for Open-Vocabulary Semantic Segmentation`
- https://arxiv.org/abs/2311.15537
## 模型结构
SED的总体架构，首先使用分层编码器（可学习的）和文本编码器（冻结的）来生成像素级的图像-文本成本图。然后，我们引入了一种渐进融合解码器，将不同的层次编码器特征映射和成本图相结合。渐进融合解码器堆栈具有聚合模块（FAM）和跳跃层融合模块（SFM）。此外，我们在解码器中设计了一个类别早期屏蔽（CER），以在不牺牲性能的情况下加速推理速度。
<div align=center>
    <img src="./docs/main_arch.png"/>
</div>

## 算法原理
渐进融合解码器的结构如下图所示。渐进融合解码器（GFD）首先在空间和类层次上进行特征聚合(a)，然后采用跳层融合(b)将之前解码层和层次编码器的特征映射结合起来。
<div align=center>
    <img src="./docs/Structure of gradual fusion decoder.png"/>
</div>

类别早期屏蔽（CER）结构如下图。在训练(a)期间，在每个解码器层之后附加一个辅助卷积来预测由标签监督的分割图。在推理(b)过程中，采用top-k策略来预测现有的类别，并拒绝下一个解码器层中不存在的类别。
<div align=center>
    <img src="./docs/Structure of category early rejection.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-ubuntu20.04-dtk24.04.2-py3.8 
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 sed  <your IMAGE ID> bash # <your IMAGE ID>为以上拉取的docker的镜像ID替换，本镜像为：ffa1f63239fc
cd /path/your_code_data/sed_pytorch
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
#安装detectron2-0.6
cd whl
pip install detectron2-0.6-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
cd .. 
cd open_clip/
make install
```
### Dockerfile（方法二）
此处提供dockerfile的使用方法
```
docker build --no-cache -t sed: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 sed_pytorch  sed  bash
cd /path/your_code_data/sed_pytorch
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
#安装detectron2-0.6
cd whl
pip install detectron2-0.6-cp38-cp38-linux_x86_64.whl 
cd ..
cd open_clip/
make install
```
### 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：dtk24.04.2
python：python3.8
torch: 2.1.0
torchvision: 0.16.0
```
`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_pytorch
cd whl
pip install detectron2-0.6-cp38-cp38-linux_x86_64.whl
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/  --trusted-host mirrors.aliyun.com
cd open_clip/
make install
```
## 数据集

SED 内置了对一些数据集的支持。假定数据集存在于环境变量 DETECTRON2_DATASETS 指定的目录中。在此目录下，Detectron2 将查找具有下述结构的数据集。
可以通过导出 DETECTRON2_DATASETS=/path/to/datasets 设置内置数据集的位置。如果未设置，默认值是相对于当前工作目录的 ./datasets，默认数据结构如下:

```
 ── datasets
│   ├── coco-stuff
│   ├── ADEChallengeData2016
│   ├── ADE20K_2021_17_01
│   ├── VOCdevkit
│   │  ├── VOC2010
│   │  └── VOC2012
```
数据准备详情查看[dataset/readme.md](https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/sed_pytorch/-/blob/master/datasets/README.md)。

数据集SCnet快速下载链接：[coco-stuff](https://www.modelscope.cn/datasets/OmniData/COCO-Stuff)、[coco2017](https://cocodataset.org/#home)、[ADEChallengeData2016](http://data.csail.mit.edu/places/ADEchallenge/ADEChallengeData2016.zip)、[ADE20K_2021_17_01](https://ade20k.csail.mit.edu/index.html)、[VOCdevkit](https://link.zhihu.com/?target=http%3A//host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2012/)

## 训练
首先下载模型文件CLIP-convnext_base_w_320-laion_aesthetic-s13B-b82K和laionCLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup，放于weights目录下:

[CLIP-convnext_base_w_320-laion_aesthetic-s13B-b82K](https://huggingface.co/laion/CLIP-convnext_base_w_320-laion_aesthetic-s13B-b82K)

[laionCLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup](https://huggingface.co/laion/CLIP-convnext_large_d_320.laion2B-s29B-b131K-ft-soup)


注：使用本地模型文件时修改/open_clip/src/open_clip/pretrained.py文件中download_pretrained_from_hf函数下的cached_file地址为对应的权重本地文件夹地址,例如：
```
#ConvNeXt-B
cached_file = './weights/CLIP-convnext_base_w_320-laion_aesthetic-s13B-b82K/open_clip_pytorch_model.bin'

```
### 单机多卡
```
sh run.sh [CONFIG] [NUM_GPUS] [OUTPUT_DIR] [OPTS]

# For ConvNeXt-B variant
sh run.sh configs/convnextB_768.yaml 4 output/
# For ConvNeXt-L variant
sh run.sh configs/convnextL_768.yaml 4 output/
```
## 推理
模型权重文件下载表格如下，放到weights文件夹下：

|     Name     |    CLIP    | Download                                                                       |
|:------------:|:----------:|--------------------------------------------------------------------------------|
|   SED (B)    | ConvNeXt-B | [ckpt](https://drive.google.com/file/d/1qx6zGZgSPkF6TObregRz4uzQqSRHrgUw/view) |
| SED-fast (B) | ConvNeXt-B | [ckpt](https://drive.google.com/file/d/1qx6zGZgSPkF6TObregRz4uzQqSRHrgUw/view) |
|   SED (L)    | ConvNeXt-L | [ckpt](https://drive.google.com/file/d/1zAXE0QXy47n0cVn7j_2cSR85eqxdDGg8/view) |
| SED-fast (L) | ConvNeXt-L | [ckpt](https://drive.google.com/file/d/1zAXE0QXy47n0cVn7j_2cSR85eqxdDGg8/view) |

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

```
#sh eval.sh [CONFIG] [NUM_GPUS] [OUTPUT_DIR] [OPTS]

#sh eval.sh configs/convnextB_768.yaml 1 output/ MODEL.WEIGHTS path/to/weights.pth
sh eval.sh configs/convnextB_768.yaml 1 output/ MODEL.WEIGHTS ./weights/sed_model_base.pth
# Fast version.
#sh eval.sh configs/convnextB_768.yaml 1 output/ MODEL.WEIGHTS path/to/weights.pth  TEST.FAST_INFERENCE True  TEST.TOPK 8
sh eval.sh configs/convnextB_768.yaml 1 output/ MODEL.WEIGHTS ./weights/sed_model_base.pth  TEST.FAST_INFERENCE True  TEST.TOPK 8
```

Demo_for_vis：
```
# python demo/demo_for_vis.py  --input image_path --output result_path --opts MODEL.WEIGHTS path/to/your/pretrained_model.pth
# image_path: A list of space separated input images; or a single glob pattern such as 'directory/*.jpg'
python demo/demo_for_vis.py  --input ./docs/ADE_val_00000001_Original.jpg --output demo_results --opts MODEL.WEIGHTS ./weights/sed_model_base.pth
```


### 多卡推理

```
#sh run.sh [CONFIG] [NUM_GPUS] [OUTPUT_DIR] [OPTS]

$sh eval.sh configs/convnextB_768.yaml 4 output/ MODEL.WEIGHTS path/to/weights.pth
sh eval.sh configs/convnextB_768.yaml 4 output/ MODEL.WEIGHTS ./weights/sed_model_base.pth
# Fast version.
#sh eval.sh configs/convnextB_768.yaml 4 output/ MODEL.WEIGHTS path/to/weights.pth  TEST.FAST_INFERENCE True  TEST.TOPK 8
sh eval.sh configs/convnextB_768.yaml 4 output/ MODEL.WEIGHTS ./weights/sed_model_base.pth  TEST.FAST_INFERENCE True  TEST.TOPK 8
```

## result
原图：
<div align=center>
    <img src="./docs/ADE_val_00000001_Original.jpg"/>
</div>

Demo_for_vis可视化结果如下：

<div align=center>
    <img src="./docs/ADE_val_00000001.jpg"/>
</div>


### 精度
使用四张DCU-K100卡推理

|     Name     |           CLIP            | A-847 | PC-459 | A-150 | PC-59 | PAS-20 |
|:------------:|:-------------------------:|------|------|-------|-------|--------|
|   SED (B)    |        ConvNeXt-B         | 11.2 | 18.6 | 31.7  | 57.7  | 94.4   |
| SED-fast (B) |        ConvNeXt-B         | 11.3 | 18.6 | 31.6  | 57.3  | 94.4   |
|   SED (L)    |        ConvNeXt-L         | 13.7 | 22.1 | 35.3  | 60.9  | 96.1   |
| SED-fast (L) |        ConvNeXt-L         | 13.9 | 22.6 | 35.2  | 60.6  | 96.1   |
## 应用场景
### 算法类别
`图像分割`
### 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/sed_pytorch
## 参考资料
- https://github.com/xb534/SED

