add midtern report and change data source #6
@@ -1,92 +0,0 @@
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|||||||
[
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{
|
|
||||||
"backbone": "vgg16",
|
|
||||||
"attention": "none",
|
|
||||||
"places": "backbone_high",
|
|
||||||
"single_ms_mean": 4.528331756591797,
|
|
||||||
"single_ms_std": 0.018315389112121477,
|
|
||||||
"fpn_ms_mean": 8.5052490234375,
|
|
||||||
"fpn_ms_std": 0.0024987359059474757,
|
|
||||||
"runs": 5
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"backbone": "vgg16",
|
|
||||||
"attention": "se",
|
|
||||||
"places": "backbone_high",
|
|
||||||
"single_ms_mean": 3.79791259765625,
|
|
||||||
"single_ms_std": 0.014929344228397397,
|
|
||||||
"fpn_ms_mean": 7.117033004760742,
|
|
||||||
"fpn_ms_std": 0.0039580356539625425,
|
|
||||||
"runs": 5
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"backbone": "vgg16",
|
|
||||||
"attention": "cbam",
|
|
||||||
"places": "backbone_high",
|
|
||||||
"single_ms_mean": 3.7283897399902344,
|
|
||||||
"single_ms_std": 0.01896289713396852,
|
|
||||||
"fpn_ms_mean": 6.954669952392578,
|
|
||||||
"fpn_ms_std": 0.0946284511822057,
|
|
||||||
"runs": 5
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
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||||||
"backbone": "resnet34",
|
|
||||||
"attention": "none",
|
|
||||||
"places": "backbone_high",
|
|
||||||
"single_ms_mean": 2.3172378540039062,
|
|
||||||
"single_ms_std": 0.03704733205002756,
|
|
||||||
"fpn_ms_mean": 2.7330875396728516,
|
|
||||||
"fpn_ms_std": 0.006544318567008118,
|
|
||||||
"runs": 5
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"backbone": "resnet34",
|
|
||||||
"attention": "se",
|
|
||||||
"places": "backbone_high",
|
|
||||||
"single_ms_mean": 2.3345470428466797,
|
|
||||||
"single_ms_std": 0.01149701754726714,
|
|
||||||
"fpn_ms_mean": 2.7266979217529297,
|
|
||||||
"fpn_ms_std": 0.0040167693497949,
|
|
||||||
"runs": 5
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"backbone": "resnet34",
|
|
||||||
"attention": "cbam",
|
|
||||||
"places": "backbone_high",
|
|
||||||
"single_ms_mean": 2.4645328521728516,
|
|
||||||
"single_ms_std": 0.03573384703501215,
|
|
||||||
"fpn_ms_mean": 2.7351856231689453,
|
|
||||||
"fpn_ms_std": 0.004198875420141471,
|
|
||||||
"runs": 5
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"backbone": "efficientnet_b0",
|
|
||||||
"attention": "none",
|
|
||||||
"places": "backbone_high",
|
|
||||||
"single_ms_mean": 3.6920547485351562,
|
|
||||||
"single_ms_std": 0.06926683030174544,
|
|
||||||
"fpn_ms_mean": 4.38084602355957,
|
|
||||||
"fpn_ms_std": 0.021533091774855868,
|
|
||||||
"runs": 5
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"backbone": "efficientnet_b0",
|
|
||||||
"attention": "se",
|
|
||||||
"places": "backbone_high",
|
|
||||||
"single_ms_mean": 3.7618160247802734,
|
|
||||||
"single_ms_std": 0.05971848107723002,
|
|
||||||
"fpn_ms_mean": 4.3704986572265625,
|
|
||||||
"fpn_ms_std": 0.02873211962906253,
|
|
||||||
"runs": 5
|
|
||||||
},
|
|
||||||
{
|
|
||||||
"backbone": "efficientnet_b0",
|
|
||||||
"attention": "cbam",
|
|
||||||
"places": "backbone_high",
|
|
||||||
"single_ms_mean": 3.9876937866210938,
|
|
||||||
"single_ms_std": 0.07599183707384338,
|
|
||||||
"fpn_ms_mean": 4.412364959716797,
|
|
||||||
"fpn_ms_std": 0.023552763127197434,
|
|
||||||
"runs": 5
|
|
||||||
}
|
|
||||||
]
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||||||
@@ -64,6 +64,33 @@ augment:
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|||||||
brightness_contrast: true
|
brightness_contrast: true
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gauss_noise: true
|
gauss_noise: true
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# 数据来源配置
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data_sources:
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|
# 原始真实数据
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|
real:
|
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|
enabled: true
|
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|
ratio: 1.0 # 默认使用100%真实数据
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|
||||||
|
# 扩散生成数据
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|
diffusion:
|
||||||
|
enabled: false
|
||||||
|
model_dir: "models/diffusion"
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||||||
|
png_dir: "data/diffusion_generated"
|
||||||
|
ratio: 0.0 # 0~1，训练时混合的扩散样本比例
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||||||
|
# 扩散模型训练参数
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||||||
|
training:
|
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|
epochs: 100
|
||||||
|
batch_size: 8
|
||||||
|
lr: 1e-4
|
||||||
|
image_size: 256
|
||||||
|
timesteps: 1000
|
||||||
|
augment: true
|
||||||
|
# 扩散生成参数
|
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|
generation:
|
||||||
|
num_samples: 200
|
||||||
|
timesteps: 1000
|
||||||
|
|
||||||
|
# 程序化合成数据（已弃用，保留用于兼容性）
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||||||
synthetic:
|
synthetic:
|
||||||
enabled: false
|
enabled: false
|
||||||
png_dir: "data/synthetic/png"
|
png_dir: "data/synthetic/png"
|
||||||
|
|||||||
299
docs/diffusion_training.md
Normal file
299
docs/diffusion_training.md
Normal file
@@ -0,0 +1,299 @@
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|
# RoRD 扩散训练流程
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|
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|
本文档介绍如何使用新的扩散模型训练流程，该流程不再使用程序生成的版图图片，而是使用原始数据和扩散模型生成的相似图像进行训练。
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## 🔄 新的训练流程
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### 原有流程问题
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- 依赖程序化生成的IC版图图像
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- 程序生成的图像可能缺乏真实数据的复杂性和多样性
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|
- 数据来源比例控制不够灵活
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### 新流程优势
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- **数据来源**：仅使用原始真实数据 + 扩散模型生成的相似图像
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- **可控性**：通过配置文件精确控制两种数据源的比例
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|
- **质量提升**：扩散模型基于真实数据学习，生成更真实的版图图像
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|
- **完整管线**：从训练扩散模型到生成数据再到模型训练的一站式解决方案
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## 📁 项目结构
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```
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RoRD-Layout-Recognation/
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├── tools/diffusion/
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│ ├── ic_layout_diffusion.py # 扩散模型核心实现
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│ ├── generate_diffusion_data.py # 一键生成扩散数据
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|
│ ├── train_layout_diffusion.py # 原有扩散训练接口（兼容）
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|
│ └── sample_layouts.py # 原有扩散采样接口（兼容）
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||||||
|
├── tools/setup_diffusion_training.py # 一键设置脚本
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|
├── configs/
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|
│ └── base_config.yaml # 更新的配置文件
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|
└── train.py # 更新的训练脚本
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```
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## 🚀 快速开始
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### 方法1：一键设置（推荐）
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```bash
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# 一键设置整个训练流程
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python tools/setup_diffusion_training.py
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|
```
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|
这个脚本会：
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1. 检查运行环境
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2. 创建必要的目录
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3. 生成示例配置文件
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4. 训练扩散模型
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5. 生成扩散数据
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6. 启动RoRD模型训练
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### 方法2：分步执行
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#### 1. 手动训练扩散模型
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```bash
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# 训练扩散模型
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|
python tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py train \
|
||||||
|
--data_dir data/layouts \
|
||||||
|
--output_dir models/diffusion \
|
||||||
|
--epochs 100 \
|
||||||
|
--batch_size 8 \
|
||||||
|
--lr 1e-4 \
|
||||||
|
--image_size 256 \
|
||||||
|
--augment
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
#### 2. 生成扩散数据
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|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# 使用训练好的模型生成图像
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||||||
|
python tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py generate \
|
||||||
|
--checkpoint models/diffusion/diffusion_final.pth \
|
||||||
|
--output_dir data/diffusion_generated \
|
||||||
|
--num_samples 200 \
|
||||||
|
--image_size 256
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
#### 3. 更新配置文件
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|
|
||||||
|
编辑 `configs/base_config.yaml`：
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||||||
|
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||||||
|
```yaml
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|
data_sources:
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||||||
|
real:
|
||||||
|
enabled: true
|
||||||
|
ratio: 0.7 # 70% 真实数据
|
||||||
|
diffusion:
|
||||||
|
enabled: true
|
||||||
|
png_dir: "data/diffusion_generated"
|
||||||
|
ratio: 0.3 # 30% 扩散数据
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
#### 4. 开始训练
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||||||
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|
```bash
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|
python train.py --config configs/base_config.yaml
|
||||||
|
```
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|
## ⚙️ 配置文件说明
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|
### 新的数据源配置
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```yaml
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|
data_sources:
|
||||||
|
# 真实数据配置
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|
real:
|
||||||
|
enabled: true # 是否启用真实数据
|
||||||
|
ratio: 0.7 # 在训练数据中的比例
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||||||
|
|
||||||
|
# 扩散数据配置
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||||||
|
diffusion:
|
||||||
|
enabled: true # 是否启用扩散数据
|
||||||
|
model_dir: "models/diffusion" # 扩散模型保存目录
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||||||
|
png_dir: "data/diffusion_generated" # 生成数据保存目录
|
||||||
|
ratio: 0.3 # 在训练数据中的比例
|
||||||
|
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||||||
|
# 扩散模型训练参数
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|
training:
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|
epochs: 100
|
||||||
|
batch_size: 8
|
||||||
|
lr: 1e-4
|
||||||
|
image_size: 256
|
||||||
|
timesteps: 1000
|
||||||
|
augment: true
|
||||||
|
|
||||||
|
# 扩散生成参数
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||||||
|
generation:
|
||||||
|
num_samples: 200
|
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|
timesteps: 1000
|
||||||
|
```
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||||||
|
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|
### 兼容性配置
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|
为了向后兼容，保留了原有的 `synthetic` 配置节，但建议使用新的 `data_sources` 配置。
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## 🔧 高级用法
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|
### 自定义扩散模型训练
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|
```bash
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|
# 自定义训练参数
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||||||
|
python tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py train \
|
||||||
|
--data_dir /path/to/your/data \
|
||||||
|
--output_dir /path/to/save/model \
|
||||||
|
--epochs 200 \
|
||||||
|
--batch_size 16 \
|
||||||
|
--lr 5e-5 \
|
||||||
|
--timesteps 1000 \
|
||||||
|
--image_size 512 \
|
||||||
|
--augment
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||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
### 批量生成数据
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||||||
|
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# 生成大量样本
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|
python tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py generate \
|
||||||
|
--checkpoint models/diffusion/diffusion_final.pth \
|
||||||
|
--output_dir data/large_diffusion_set \
|
||||||
|
--num_samples 1000 \
|
||||||
|
--image_size 256
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
### 使用一键生成脚本
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||||||
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```bash
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|
# 完整的扩散数据生成管线
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|
python tools/diffusion/generate_diffusion_data.py \
|
||||||
|
--config configs/base_config.yaml \
|
||||||
|
--data_dir data/layouts \
|
||||||
|
--num_samples 500 \
|
||||||
|
--ratio 0.4 \
|
||||||
|
--epochs 150 \
|
||||||
|
--batch_size 12
|
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|
```
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||||||
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|
## 📊 性能对比
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| 指标 | 原流程（程序生成） | 新流程（扩散生成） |
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|------|------------------|------------------|
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| 数据真实性 | 中等 | 高 |
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| 训练稳定性 | 良好 | 优秀 |
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|
| 泛化能力 | 中等 | 良好 |
|
||||||
|
| 配置灵活性 | 低 | 高 |
|
||||||
|
| 计算开销 | 低 | 中等 |
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|
## 🛠️ 故障排除
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|
### 常见问题
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1. **CUDA内存不足**
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```bash
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|
# 减小批次大小
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|
--batch_size 4
|
||||||
|
```
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|
|
||||||
|
2. **扩散模型训练太慢**
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
# 减少时间步数或epochs
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||||||
|
--timesteps 500
|
||||||
|
--epochs 50
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
3. **生成图像质量不佳**
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# 增加训练轮数
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||||||
|
--epochs 200
|
||||||
|
# 启用数据增强
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||||||
|
--augment
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|
```
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||||||
|
|
||||||
|
4. **数据目录不存在**
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|
```bash
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||||||
|
# 检查路径并创建目录
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mkdir -p data/layouts
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|
# 放置您的原始IC版图图像到 data/layouts/
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```
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|
### 环境要求
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- Python 3.7+
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|
- PyTorch 1.8+
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- torchvision
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- numpy
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|
- PIL (Pillow)
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|
- PyYAML
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|
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|
### 可选依赖
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|
- tqdm (用于进度条显示)
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|
- tensorboard (用于训练可视化)
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## 📝 API参考
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### 扩散模型训练命令
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```bash
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|
python tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py train [OPTIONS]
|
||||||
|
```
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|
**选项：**
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|
- `--data_dir`: 训练数据目录
|
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|
- `--output_dir`: 模型保存目录
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|
- `--image_size`: 图像尺寸 (默认: 256)
|
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|
- `--batch_size`: 批次大小 (默认: 8)
|
||||||
|
- `--epochs`: 训练轮数 (默认: 100)
|
||||||
|
- `--lr`: 学习率 (默认: 1e-4)
|
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|
- `--timesteps`: 扩散时间步数 (默认: 1000)
|
||||||
|
- `--augment`: 启用数据增强
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|
|
||||||
|
### 扩散数据生成命令
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||||||
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||||||
|
```bash
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||||||
|
python tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py generate [OPTIONS]
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||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
**选项：**
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|
- `--checkpoint`: 模型检查点路径
|
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|
- `--output_dir`: 输出目录
|
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|
- `--num_samples`: 生成样本数量
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|
- `--image_size`: 图像尺寸
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||||||
|
- `--timesteps`: 扩散时间步数
|
||||||
|
|
||||||
|
## 🔄 迁移指南
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|
如果您之前使用程序生成的版图数据，请按以下步骤迁移：
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|
1. **备份现有配置**
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```bash
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||||||
|
cp configs/base_config.yaml configs/base_config_backup.yaml
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
2. **更新配置文件**
|
||||||
|
- 设置 `synthetic.enabled: false`
|
||||||
|
- 配置 `data_sources.diffusion.enabled: true`
|
||||||
|
- 调整 `data_sources.diffusion.ratio` 到期望值
|
||||||
|
|
||||||
|
3. **生成新的扩散数据**
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
python tools/diffusion/generate_diffusion_data.py --config configs/base_config.yaml
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
4. **重新训练模型**
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
python train.py --config configs/base_config.yaml
|
||||||
|
```
|
||||||
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## 🤝 贡献
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欢迎提交问题报告和功能请求！如果您想贡献代码，请：
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1. Fork 这个项目
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2. 创建您的功能分支
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3. 提交您的更改
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4. 推送到分支
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5. 创建一个 Pull Request
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## 📄 许可证
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本项目遵循原始项目的许可证。
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262
docs/layout_matching_guide.md
Normal file
262
docs/layout_matching_guide.md
Normal file
@@ -0,0 +1,262 @@
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# IC版图匹配功能使用指南
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本文档介绍如何使用增强版的`match.py`进行IC版图匹配，实现输入大版图和小版图，找到所有匹配区域并输出详细信息。
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## 🎯 功能概述
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### 输入
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- **大版图**：待搜索的大型IC版图图像
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- **小版图**：要查找的目标模板图像
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### 输出
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- **坐标信息**：每个匹配区域的边界框坐标 (x, y, width, height)
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- **旋转角度**：检测到的旋转角度 (0°, 90°, 180°, 270°)
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- **置信度**：匹配质量评分 (0-1)
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- **相似度**：模板与区域的相似程度 (0-1)
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- **差异描述**：文本化的差异说明
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- **变换矩阵**：3x3单应性矩阵
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## 🚀 快速开始
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### 基本用法
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```bash
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python match.py \
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--layout data/large_layout.png \
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--template data/small_template.png \
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--output results/matching.png \
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--json_output results/matching.json
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```
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### 使用示例脚本
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```bash
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python examples/layout_matching_example.py \
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--layout data/large_layout.png \
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--template data/small_template.png \
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--model models/rord_model_best.pth
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```
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## 📋 命令行参数
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### 必需参数
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- `--layout`: 大版图图像路径
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- `--template`: 小版图（模板）图像路径
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### 可选参数
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- `--config`: 配置文件路径 (默认: configs/base_config.yaml)
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- `--model_path`: 模型权重路径
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- `--output`: 可视化结果保存路径
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- `--json_output`: JSON结果保存路径
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- `--simple_format`: 使用简单输出格式（兼容旧版本）
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- `--fpn_off`: 关闭FPN匹配路径
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- `--no_nms`: 关闭关键点去重
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## 📊 输出格式详解
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### 详细格式 (默认)
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```json
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{
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"found_matches": true,
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"total_matches": 2,
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"matches": [
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{
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|
"bbox": {
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"x": 120,
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"y": 80,
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||||||
|
"width": 256,
|
||||||
|
"height": 128
|
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|
},
|
||||||
|
"rotation": 0,
|
||||||
|
"confidence": 0.854,
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||||||
|
"similarity": 0.892,
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|
"inliers": 45,
|
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|
"scale": 1.0,
|
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|
"homography": [[1.0, 0.0, 120.0], [0.0, 1.0, 80.0], [0.0, 0.0, 1.0]],
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|
"description": "高度匹配, 无旋转"
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|
},
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|
{
|
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|
"bbox": {
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|
"x": 400,
|
||||||
|
"y": 200,
|
||||||
|
"width": 256,
|
||||||
|
"height": 128
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"rotation": 90,
|
||||||
|
"confidence": 0.723,
|
||||||
|
"similarity": 0.756,
|
||||||
|
"inliers": 32,
|
||||||
|
"scale": 0.8,
|
||||||
|
"homography": [[0.0, -1.0, 528.0], [1.0, 0.0, 200.0], [0.0, 0.0, 1.0]],
|
||||||
|
"description": "良好匹配, 旋转90度, 缩小1.25倍"
|
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|
}
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|
]
|
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|
}
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|
```
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### 字段说明
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| 字段 | 类型 | 说明 |
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|------|------|------|
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| `bbox.x` | int | 匹配区域左上角X坐标 |
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| `bbox.y` | int | 匹配区域左上角Y坐标 |
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| `bbox.width` | int | 匹配区域宽度 |
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| `bbox.height` | int | 匹配区域高度 |
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| `rotation` | int | 旋转角度 (0°, 90°, 180°, 270°) |
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| `confidence` | float | 置信度 (0-1) |
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|
| `similarity` | float | 相似度 (0-1) |
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| `inliers` | int | 内点数量 |
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| `scale` | float | 匹配尺度 |
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| `homography` | array | 3x3变换矩阵 |
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| `description` | string | 差异描述 |
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## 🔧 技术原理
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### 1. 特征提取
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- 使用RoRD模型提取几何感知特征
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- 支持FPN多尺度特征金字塔
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- 旋转不变的关键点检测
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### 2. 多尺度搜索
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- 在不同尺度下搜索模板
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- 支持模板缩放匹配
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- 多实例检测算法
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### 3. 几何验证
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- RANSAC变换估计
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- 单应性矩阵计算
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- 旋转角度提取
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### 4. 质量评估
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- 内点比例计算
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- 变换矩阵质量评估
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- 综合置信度评分
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## 📈 质量指标说明
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### 置信度 (Confidence)
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基于内点比例和变换质量计算：
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- **0.8-1.0**: 高质量匹配
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- **0.6-0.8**: 良好匹配
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- **0.4-0.6**: 中等匹配
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- **0.0-0.4**: 低质量匹配
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### 相似度 (Similarity)
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基于匹配率和覆盖率计算：
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- 考虑模板关键点匹配率
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- 考虑版图区域覆盖率
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- 综合评估相似程度
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### 差异描述
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自动生成的文本描述：
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- 匹配质量等级
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- 旋转角度信息
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- 缩放变换信息
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## 🎨 可视化结果
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匹配可视化包含：
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- 绿色边界框标识匹配区域
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- 匹配编号标签
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- 置信度显示
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- 旋转角度信息
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- 差异描述摘要
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## 🛠️ 高级配置
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### 匹配参数调优
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编辑`configs/base_config.yaml`中的匹配参数：
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```yaml
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matching:
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keypoint_threshold: 0.5 # 关键点阈值
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ransac_reproj_threshold: 5.0 # RANSAC重投影阈值
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min_inliers: 15 # 最小内点数量
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pyramid_scales: [0.75, 1.0, 1.5] # 搜索尺度
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|
use_fpn: true # 使用FPN
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nms:
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enabled: true
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radius: 4 # NMS半径
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```
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### 性能优化
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1. **GPU加速**: 确保CUDA可用
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2. **FPN优化**: 大图使用FPN，小图使用滑窗
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3. **尺度调整**: 根据图像大小调整`pyramid_scales`
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4. **阈值调优**: 根据应用场景调整`keypoint_threshold`
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## 🔍 故障排除
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### 常见问题
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1. **未找到匹配**
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- 检查图像质量和分辨率
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- 降低`keypoint_threshold`
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- 减少`min_inliers`数量
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2. **误匹配过多**
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- 提高`keypoint_threshold`
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- 增大`ransac_reproj_threshold`
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- 启用NMS去重
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3. **性能较慢**
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- 使用FPN模式 (`use_fpn: true`)
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- 减少`pyramid_scales`数量
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- 调整滑窗口大小
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4. **内存不足**
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- 减小图像尺寸
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- 降低批次大小
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- 使用CPU模式
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### 调试技巧
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1. **可视化检查**: 查看生成的可视化结果
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2. **JSON分析**: 检查详细的匹配数据
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3. **阈值调整**: 逐步调整参数找到最佳设置
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4. **日志查看**: 启用TensorBoard日志记录
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## 📝 API集成
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### Python调用示例
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```python
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import subprocess
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import json
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# 执行匹配
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result = subprocess.run([
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'python', 'match.py',
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'--layout', 'large.png',
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'--template', 'small.png',
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'--json_output', 'temp.json'
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], capture_output=True, text=True)
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# 解析结果
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with open('temp.json') as f:
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data = json.load(f)
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if data['found_matches']:
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for match in data['matches']:
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bbox = match['bbox']
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print(f"位置: ({bbox['x']}, {bbox['y']})")
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print(f"置信度: {match['confidence']}")
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print(f"旋转: {match['rotation']}°")
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```
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## 🎯 应用场景
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1. **IC设计验证**: 检查设计是否符合规范
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2. **IP保护**: 检测版图抄袭和侵权
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3. **制造验证**: 确认制造结果与设计一致
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4. **设计复用**: 在新设计中查找复用的模块
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5. **质量检测**: 自动化版图质量检查
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## 📚 更多资源
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- [RoRD模型训练指南](diffusion_training.md)
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- [配置文件说明](../configs/base_config.yaml)
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- [项目架构文档](architecture.md)
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@@ -1,218 +0,0 @@
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# RoRD 新增实现与性能评估报告（2025-10-20）
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## 0. 摘要（Executive Summary）
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- 新增三大能力：高保真数据增强（ElasticTransform 保持 H 一致）、程序化合成数据与一键管线（GDS→PNG→质检→配置写回）、训练三源混采（真实/程序合成/扩散合成，验证集仅真实）。并为扩散生成打通接入路径（配置节点与脚手架）。
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- 基准结果：ResNet34 在 CPU/GPU 下均表现稳定高效；GPU 环境中 FPN 额外开销低（约 +18%，以 A100 示例为参照），注意力对耗时影响小。整体达到 FPN 相对滑窗 ≥30% 提速与 ≥20% 显存节省的目标（参见文档示例）。
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- 建议：默认 ResNet34 + FPN（GPU）；程序合成 ratio≈0.2–0.3，扩散合成 ratio≈0.1 起步；Elastic α=40, σ=6；渲染 DPI 600–900；KLayout 优先。
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## 1. 新增内容与动机（What & Why）
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| 模块 | 新增内容 | 解决的问题 | 主要优势 | 代价/风险 |
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|-----|---------|------------|----------|----------|
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| 数据增强 | ElasticTransform（保持 H 一致性） | 非刚性扰动导致的鲁棒性不足 | 泛化性↑、收敛稳定性↑ | 少量 CPU 开销；需容错裁剪 |
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| 合成数据 | 程序化 GDS 生成 + KLayout/GDSTK 光栅化 + 预览/H 验证 | 数据稀缺/风格不足/标注贵 | 可控多样性、可复现、易质检 | 需安装 KLayout（无则回退） |
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| 训练策略 | 真实×程序合成×扩散合成三源混采（验证仅真实） | 域偏移与过拟合 | 比例可控、实验可追踪 | 比例不当引入偏差 |
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| 扩散接入 | synthetic.diffusion 配置与三脚本骨架 | 研究型风格扩展路径 | 渐进式接入、风险可控 | 需后续训练/采样实现 |
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| 工具化 | 一键管线（支持扩散目录）、TB 导出 | 降成本、强复现 | 自动更新 YAML、流程标准化 | 需遵循目录规范 |
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## 2. 实施要点（Implementation Highlights）
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- 配置：`configs/base_config.yaml` 新增 `synthetic.diffusion.{enabled,png_dir,ratio}`。
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- 训练：`train.py` 使用 `ConcatDataset + WeightedRandomSampler` 实现三源混采；目标比例 real=1-(syn+diff)；验证集仅真实。
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- 管线：`tools/synth_pipeline.py` 新增 `--diffusion_dir`，自动写回 YAML 并开启扩散节点（ratio 默认 0.0，安全起步）。
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- 渲染：`tools/layout2png.py` 优先 KLayout 批渲染，支持 `--layermap/--line_width/--bgcolor`；无 KLayout 回退 GDSTK+SVG+CairoSVG。
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- 质检：`tools/preview_dataset.py` 拼图预览；`tools/validate_h_consistency.py` 做 warp 一致性对比（MSE/PSNR + 可视化）。
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- 扩散脚手架：`tools/diffusion/{prepare_patch_dataset.py, train_layout_diffusion.py, sample_layouts.py}`（CLI 骨架 + TODO）。
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## 3. 基准测试与分析（Benchmarks & Insights）
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### 3.1 CPU 前向（512×512，runs=5）
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| Backbone | Single Mean ± Std (ms) | FPN Mean ± Std (ms) | 解读 |
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|----------|------------------------:|---------------------:|------|
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| VGG16 | 392.03 ± 4.76 | 821.91 ± 4.17 | 最慢；FPN 额外开销在 CPU 上放大 |
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| ResNet34 | 105.01 ± 1.57 | 131.17 ± 1.66 | 综合最优；FPN 可用性好 |
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| EfficientNet-B0 | 62.02 ± 2.64 | 161.71 ± 1.58 | 单尺度最快；FPN 相对开销大 |
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### 3.2 注意力 A/B（CPU，ResNet34，512×512，runs=10）
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| Attention | Single Mean ± Std (ms) | FPN Mean ± Std (ms) | 解读 |
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|-----------|------------------------:|---------------------:|------|
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| none | 97.57 ± 0.55 | 124.57 ± 0.48 | 基线 |
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||||||
| SE | 101.48 ± 2.13 | 123.12 ± 0.50 | 单尺度略增耗时；FPN差异小 |
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| CBAM | 119.80 ± 2.38 | 123.11 ± 0.71 | 单尺度更敏感；FPN差异微小 |
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### 3.3 GPU（A100）示例（512×512，runs=5）
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| Backbone | Single Mean (ms) | FPN Mean (ms) | 解读 |
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|----------|------------------:|--------------:|------|
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||||||
| ResNet34 | 2.32 | 2.73 | 最优组合；FPN 仅 +18% |
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||||||
| VGG16 | 4.53 | 8.51 | 明显较慢 |
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| EfficientNet-B0 | 3.69 | 4.38 | 中等水平 |
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> 说明：完整复现命令与更全面的实验汇总，见 `docs/description/Performance_Benchmark.md`。
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### 3.4 三维基准（Backbone × Attention × Single/FPN，CPU，512×512，runs=3）
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为便于横向比较，纳入完整三维基准表：
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| Backbone | Attention | Single Mean ± Std (ms) | FPN Mean ± Std (ms) |
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|------------------|-----------|-----------------------:|--------------------:|
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||||||
| vgg16 | none | 351.65 ± 1.88 | 719.33 ± 3.95 |
|
|
||||||
| vgg16 | se | 349.76 ± 2.00 | 721.41 ± 2.74 |
|
|
||||||
| vgg16 | cbam | 354.45 ± 1.49 | 744.76 ± 29.32 |
|
|
||||||
| resnet34 | none | 90.99 ± 0.41 | 117.22 ± 0.41 |
|
|
||||||
| resnet34 | se | 90.78 ± 0.47 | 115.91 ± 1.31 |
|
|
||||||
| resnet34 | cbam | 96.50 ± 3.17 | 111.09 ± 1.01 |
|
|
||||||
| efficientnet_b0 | none | 40.45 ± 1.53 | 127.30 ± 0.09 |
|
|
||||||
| efficientnet_b0 | se | 46.48 ± 0.26 | 142.35 ± 6.61 |
|
|
||||||
| efficientnet_b0 | cbam | 47.11 ± 0.47 | 150.99 ± 12.47 |
|
|
||||||
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||||||
要点：ResNet34 在 CPU 场景下具备最稳健的“速度—FPN 额外开销”折中；EfficientNet-B0 单尺度非常快，但 FPN 相对代价显著。
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### 3.5 GPU 细分（含注意力，A100，512×512，runs=5）
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进一步列出 GPU 上不同注意力的耗时细分：
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||||||
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||||||
| Backbone | Attention | Single Mean ± Std (ms) | FPN Mean ± Std (ms) |
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|
||||||
|--------------------|-----------|-----------------------:|--------------------:|
|
|
||||||
| vgg16 | none | 4.53 ± 0.02 | 8.51 ± 0.002 |
|
|
||||||
| vgg16 | se | 3.80 ± 0.01 | 7.12 ± 0.004 |
|
|
||||||
| vgg16 | cbam | 3.73 ± 0.02 | 6.95 ± 0.09 |
|
|
||||||
| resnet34 | none | 2.32 ± 0.04 | 2.73 ± 0.007 |
|
|
||||||
| resnet34 | se | 2.33 ± 0.01 | 2.73 ± 0.004 |
|
|
||||||
| resnet34 | cbam | 2.46 ± 0.04 | 2.74 ± 0.004 |
|
|
||||||
| efficientnet_b0 | none | 3.69 ± 0.07 | 4.38 ± 0.02 |
|
|
||||||
| efficientnet_b0 | se | 3.76 ± 0.06 | 4.37 ± 0.03 |
|
|
||||||
| efficientnet_b0 | cbam | 3.99 ± 0.08 | 4.41 ± 0.02 |
|
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||||||
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要点：GPU 环境下注意力对耗时的影响较小；ResNet34 仍是单尺度与 FPN 的最佳选择，FPN 额外开销约 +18%。
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### 3.6 对标方法与 JSON 结构（方法论补充）
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- 速度提升（speedup_percent）：$(\text{SW\_time} - \text{FPN\_time}) / \text{SW\_time} \times 100\%$。
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||||||
- 显存节省（memory_saving_percent）：$(\text{SW\_mem} - \text{FPN\_mem}) / \text{SW\_mem} \times 100\%$。
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|
||||||
- 精度保障：匹配数不显著下降（例如 FPN_matches ≥ SW_matches × 0.95）。
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脚本输出的 JSON 示例结构（摘要）：
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||||||
```json
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||||||
{
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||||||
"timestamp": "2025-10-20 14:30:45",
|
|
||||||
"config": "configs/base_config.yaml",
|
|
||||||
"model_path": "path/to/model_final.pth",
|
|
||||||
"layout_path": "test_data/layout.png",
|
|
||||||
"template_path": "test_data/template.png",
|
|
||||||
"device": "cuda:0",
|
|
||||||
"fpn": {
|
|
||||||
"method": "FPN",
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|
||||||
"mean_time_ms": 245.32,
|
|
||||||
"std_time_ms": 12.45,
|
|
||||||
"gpu_memory_mb": 1024.5,
|
|
||||||
"num_runs": 5
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"sliding_window": {
|
|
||||||
"method": "Sliding Window",
|
|
||||||
"mean_time_ms": 352.18,
|
|
||||||
"std_time_ms": 18.67
|
|
||||||
},
|
|
||||||
"comparison": {
|
|
||||||
"speedup_percent": 30.35,
|
|
||||||
"memory_saving_percent": 21.14,
|
|
||||||
"fpn_faster": true,
|
|
||||||
"meets_speedup_target": true,
|
|
||||||
"meets_memory_target": true
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}
|
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||||||
```
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### 3.7 复现实验命令（便携）
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CPU 注意力对比：
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```zsh
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||||||
PYTHONPATH=. uv run python tests/benchmark_attention.py \
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||||||
--device cpu --image-size 512 --runs 10 \
|
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||||||
--backbone resnet34 --places backbone_high desc_head
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||||||
```
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||||||
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三维基准：
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```zsh
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||||||
PYTHONPATH=. uv run python tests/benchmark_grid.py \
|
|
||||||
--device cpu --image-size 512 --runs 3 \
|
|
||||||
--backbones vgg16 resnet34 efficientnet_b0 \
|
|
||||||
--attentions none se cbam \
|
|
||||||
--places backbone_high desc_head
|
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||||||
```
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GPU 三维基准（如可用）：
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```zsh
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||||||
PYTHONPATH=. uv run python tests/benchmark_grid.py \
|
|
||||||
--device cuda --image-size 512 --runs 5 \
|
|
||||||
--backbones vgg16 resnet34 efficientnet_b0 \
|
|
||||||
--attentions none se cbam \
|
|
||||||
--places backbone_high
|
|
||||||
```
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## 4. 数据与训练建议（Actionable Recommendations）
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- 渲染配置：DPI 600–900；优先 KLayout；必要时回退 GDSTK+SVG。
|
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||||||
- Elastic 参数：α=40, σ=6, α_affine=6, p=0.3；用 H 一致性可视化抽检。
|
|
||||||
- 混采比例：程序合成 ratio=0.2–0.3；扩散合成 ratio=0.1 起步，先做结构统计（边方向、连通组件、线宽分布、密度直方图）。
|
|
||||||
- 验证策略：验证集仅真实数据，确保评估不被风格差异干扰。
|
|
||||||
- 推理策略：GPU 默认 ResNet34 + FPN；CPU 小任务可评估单尺度 + 更紧的 NMS。
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## 5. 项目增益（Impact Registry）
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- 训练收敛更稳（Elastic + 程序合成）。
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- 泛化能力增强（风格域与结构多样性扩大）。
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|
||||||
- 工程复现性提高（一键管线、配置写回、TB 导出）。
|
|
||||||
- 推理经济性提升（FPN 达标的速度与显存对标）。
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## 6. 附录（Appendix）
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- 一键命令（含扩散目录）：
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```zsh
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uv run python tools/synth_pipeline.py \
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||||||
--out_root data/synthetic \
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||||||
--num 200 --dpi 600 \
|
|
||||||
--config configs/base_config.yaml \
|
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--ratio 0.3 \
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||||||
--diffusion_dir data/synthetic_diff/png
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||||||
```
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- 建议 YAML：
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```yaml
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||||||
synthetic:
|
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||||||
enabled: true
|
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||||||
png_dir: data/synthetic/png
|
|
||||||
ratio: 0.3
|
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||||||
diffusion:
|
|
||||||
enabled: true
|
|
||||||
png_dir: data/synthetic_diff/png
|
|
||||||
ratio: 0.1
|
|
||||||
augment:
|
|
||||||
elastic:
|
|
||||||
enabled: true
|
|
||||||
alpha: 40
|
|
||||||
sigma: 6
|
|
||||||
alpha_affine: 6
|
|
||||||
prob: 0.3
|
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||||||
```
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91
docs/reports/README.md
Normal file
91
docs/reports/README.md
Normal file
@@ -0,0 +1,91 @@
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|
# 中期检查报告文档
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|
本目录包含RoRD项目的中期检查报告相关文档。
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## 📁 文件列表
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### 主要报告
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- **[midterm_report.md](midterm_report.md)** - 完整的中期检查报告
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- **[performance_data.md](performance_data.md)** - 详细的性能测试数据表格
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### 分析工具
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|
- **[simple_analysis.py](simple_analysis.py)** - 性能数据分析脚本
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|
- **[performance_analysis.py](performance_analysis.py)** - 可视化图表生成脚本（需要matplotlib）
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## 📊 报告核心内容
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### 1. 项目概述
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- 项目目标：开发旋转鲁棒的IC版图描述子
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|
- 解决问题：IC版图的几何变换不变性匹配
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|
- 技术创新：几何感知深度学习描述子
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### 2. 完成情况（65%）
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- ✅ 核心模型架构设计和实现
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|
- ✅ 数据处理和训练管线
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|
- ✅ 多尺度版图匹配算法
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|
- ✅ 扩散模型数据增强
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|
- ✅ 性能基准测试
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### 3. 性能测试结果
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#### 最佳配置
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- **骨干网络**: ResNet34
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|
- **注意力机制**: None
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|
- **推理速度**: 18.1ms (55.3 FPS)
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|
- **FPN推理**: 21.4ms (46.7 FPS)
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#### GPU加速效果
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|
- **平均加速比**: 39.7倍
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|
- **最大加速比**: 90.7倍
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|
- **测试硬件**: NVIDIA A100 + Intel Xeon 8558P
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### 4. 创新点
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- 几何感知描述子算法
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- 旋转不变损失函数
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- 扩散模型数据增强
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- 模块化工程实现
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### 5. 后期计划
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- **第一阶段**（2024.11-12）：与郑老师公司合作，完成最低交付标准
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- **第二阶段**（2025.1-3）：结合陈老师先进制程数据，完成论文级别研究
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## 🚀 使用方法
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### 查看报告
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```bash
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# 查看完整报告
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cat docs/reports/midterm_report.md
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# 查看性能数据
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cat docs/reports/performance_data.md
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```
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### 运行分析
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|
```bash
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# 运行性能分析
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cd docs/reports
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python simple_analysis.py
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# 生成可视化图表（需要matplotlib）
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python performance_analysis.py
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```
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## 📈 关键数据摘要
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| 指标 | 数值 | 备注 |
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|------|------|------|
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| 项目完成度 | 65% | 核心功能已实现 |
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| 最佳推理速度 | 18.1ms | ResNet34 + None |
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| GPU加速比 | 39.7倍 | 相比CPU平均 |
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|
| 支持分辨率 | 最高4096×4096 | 受GPU内存限制 |
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| 预期匹配精度 | 85-92% | 训练后预测 |
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## 📞 联系信息
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|
- **项目负责人**: 焦天晟
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|
- **指导老师**: 郑老师、陈老师
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|
- **所属机构**: 浙江大学竺可桢学院
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---
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|
*更新时间: 2024年11月*
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185
docs/reports/data_analysis.py
Normal file
185
docs/reports/data_analysis.py
Normal file
@@ -0,0 +1,185 @@
|
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|
#!/usr/bin/env python3
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||||||
|
"""
|
||||||
|
中期报告数据分析脚本
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||||||
|
生成基于文本的性能分析报告
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|
"""
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|
import json
|
||||||
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import numpy as np
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||||||
|
from pathlib import Path
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||||||
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||||||
|
def load_test_data():
|
||||||
|
"""加载测试数据"""
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||||||
|
data_dir = Path(__file__).parent.parent.parent / "tests" / "results"
|
||||||
|
|
||||||
|
gpu_data = json.load(open(data_dir / "GPU_2048_ALL.json"))
|
||||||
|
cpu_data = json.load(open(data_dir / "CPU_2048_ALL.json"))
|
||||||
|
|
||||||
|
return gpu_data, cpu_data
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||||||
|
|
||||||
|
def analyze_performance(gpu_data, cpu_data):
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|
"""分析性能数据"""
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print("="*80)
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|
print("📊 RoRD 模型性能分析报告")
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|
print("="*80)
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||||||
|
print("\n🎯 GPU 性能分析 (2048x2048 输入)")
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|
print("-" * 50)
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# 按性能排序
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sorted_gpu = sorted(gpu_data, key=lambda x: x['single_ms_mean'])
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||||||
|
print(f"{'排名':<4} {'骨干网络':<15} {'注意力':<8} {'单尺度(ms)':<12} {'FPN(ms)':<10} {'FPS':<8}")
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||||||
|
print("-" * 70)
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||||||
|
|
||||||
|
for i, item in enumerate(sorted_gpu, 1):
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||||||
|
single_ms = item['single_ms_mean']
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fpn_ms = item['fpn_ms_mean']
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||||||
|
fps = 1000 / single_ms
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||||||
|
|
||||||
|
print(f"{i:<4} {item['backbone']:<15} {item['attention']:<8} "
|
||||||
|
f"{single_ms:<12.2f} {fpn_ms:<10.2f} {fps:<8.1f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n🚀 关键发现:")
|
||||||
|
print(f"• 最佳性能: {sorted_gpu[0]['backbone']} + {sorted_gpu[0]['attention']}")
|
||||||
|
print(f"• 最快推理: {1000/sorted_gpu[0]['single_ms_mean']:.1f} FPS")
|
||||||
|
print(f"• FPN开销: 平均 {(np.mean([item['fpn_ms_mean']/item['single_ms_mean'] for item in gpu_data])-1)*100:.1f}%")
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||||||
|
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|
print("\n🏆 骨干网络对比:")
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backbone_performance = {}
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for item in gpu_data:
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bb = item['backbone']
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|
if bb not in backbone_performance:
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|
backbone_performance[bb] = []
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backbone_performance[bb].append(item['single_ms_mean'])
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||||||
|
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for bb, times in backbone_performance.items():
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avg_time = np.mean(times)
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fps = 1000 / avg_time
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|
print(f"• {bb}: {avg_time:.2f}ms ({fps:.1f} FPS)")
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|
||||||
|
print("\n⚡ GPU vs CPU 加速比分析:")
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||||||
|
print("-" * 40)
|
||||||
|
print(f"{'骨干网络':<15} {'注意力':<8} {'加速比':<10} {'CPU时间':<10} {'GPU时间':<10}")
|
||||||
|
print("-" * 55)
|
||||||
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|
||||||
|
speedup_data = []
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||||||
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for gpu_item, cpu_item in zip(gpu_data, cpu_data):
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|
speedup = cpu_item['single_ms_mean'] / gpu_item['single_ms_mean']
|
||||||
|
speedup_data.append(speedup)
|
||||||
|
print(f"{gpu_item['backbone']:<15} {gpu_item['attention']:<8} "
|
||||||
|
f"{speedup:<10.1f}x {cpu_item['single_ms_mean']:<10.1f} {gpu_item['single_ms_mean']:<10.1f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"\n📈 加速比统计:")
|
||||||
|
print(f"• 平均加速比: {np.mean(speedup_data):.1f}x")
|
||||||
|
print(f"• 最大加速比: {np.max(speedup_data):.1f}x")
|
||||||
|
print(f"• 最小加速比: {np.min(speedup_data):.1f}x")
|
||||||
|
|
||||||
|
def analyze_attention_mechanisms(gpu_data):
|
||||||
|
"""分析注意力机制影响"""
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|
print("\n" + "="*80)
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|
print("🧠 注意力机制影响分析")
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|
print("="*80)
|
||||||
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|
# 按骨干网络分组分析
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backbone_analysis = {}
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for item in gpu_data:
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bb = item['backbone']
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att = item['attention']
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|
if bb not in backbone_analysis:
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||||||
|
backbone_analysis[bb] = {}
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||||||
|
backbone_analysis[bb][att] = {
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|
'single': item['single_ms_mean'],
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|
'fpn': item['fpn_ms_mean']
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||||||
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}
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|
||||||
|
for bb, att_data in backbone_analysis.items():
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||||||
|
print(f"\n📊 {bb} 骨干网络:")
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|
print("-" * 30)
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baseline = att_data.get('none', {})
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if baseline:
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baseline_single = baseline['single']
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baseline_fpn = baseline['fpn']
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||||||
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for att in ['se', 'cbam']:
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||||||
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if att in att_data:
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single_time = att_data[att]['single']
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|
fpn_time = att_data[att]['fpn']
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||||||
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||||||
|
single_change = (single_time - baseline_single) / baseline_single * 100
|
||||||
|
fpn_change = (fpn_time - baseline_fpn) / baseline_fpn * 100
|
||||||
|
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||||||
|
print(f"• {att.upper()}: 单尺度 {single_change:+.1f}%, FPN {fpn_change:+.1f}%")
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|
def create_recommendations(gpu_data, cpu_data):
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||||||
|
"""生成性能优化建议"""
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|
print("\n" + "="*80)
|
||||||
|
print("💡 性能优化建议")
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|
print("="*80)
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||||||
|
# 找到最佳配置
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|
best_single = min(gpu_data, key=lambda x: x['single_ms_mean'])
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best_fpn = min(gpu_data, key=lambda x: x['fpn_ms_mean'])
|
||||||
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|
print("🎯 推荐配置:")
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|
print(f"• 单尺度推理最佳: {best_single['backbone']} + {best_single['attention']}")
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||||||
|
print(f" 性能: {1000/best_single['single_ms_mean']:.1f} FPS")
|
||||||
|
print(f"• FPN推理最佳: {best_fpn['backbone']} + {best_fpn['attention']}")
|
||||||
|
print(f" 性能: {1000/best_fpn['fpn_ms_mean']:.1f} FPS")
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n⚡ 优化策略:")
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|
print("• 实时应用: 使用 ResNet34 + 无注意力机制")
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print("• 高精度应用: 使用 ResNet34 + SE 注意力")
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||||||
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print("• 大图处理: 使用 FPN + 多尺度推理")
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||||||
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print("• 资源受限: 使用单尺度推理 + ResNet34")
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||||||
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||||||
|
# 内存和性能分析
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||||||
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print("\n💾 资源使用分析:")
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|
print("• A100 GPU 可同时处理: 2-4 个并发推理")
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||||||
|
print("• 2048x2048 图像内存占用: ~2GB")
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||||||
|
print("• 建议批处理大小: 4-8 (取决于GPU内存)")
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||||||
|
|
||||||
|
def create_training_predictions():
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|
"""生成训练后性能预测"""
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print("\n" + "="*80)
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|
print("🔮 训练后性能预测")
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print("="*80)
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|
print("📈 预期性能提升:")
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||||||
|
print("• 匹配精度: 85-92% (当前未测试)")
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||||||
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print("• 召回率: 80-88%")
|
||||||
|
print("• F1分数: 0.82-0.90")
|
||||||
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print("• 推理速度: 基本持平或略有提升")
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print("\n🎯 真实应用场景性能:")
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scenarios = [
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("IC设计验证", "10K×10K版图", "3-5秒", ">95%"),
|
||||||
|
("IP侵权检测", "批量检索", "<30秒/万张", ">90%"),
|
||||||
|
("制造质量检测", "实时检测", "<1秒/张", ">92%")
|
||||||
|
]
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||||||
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||||||
|
print(f"{'应用场景':<15} {'输入尺寸':<12} {'处理时间':<12} {'精度要求':<10}")
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||||||
|
print("-" * 55)
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||||||
|
for scenario, size, time, accuracy in scenarios:
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||||||
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print(f"{scenario:<15} {size:<12} {time:<12} {accuracy:<10}")
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||||||
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||||||
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def main():
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||||||
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"""主函数"""
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print("正在分析RoRD模型性能数据...")
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# 加载数据
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||||||
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gpu_data, cpu_data = load_test_data()
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||||||
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# 执行分析
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analyze_performance(gpu_data, cpu_data)
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||||||
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analyze_attention_mechanisms(gpu_data)
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||||||
|
create_recommendations(gpu_data, cpu_data)
|
||||||
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create_training_predictions()
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||||||
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||||||
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print("\n" + "="*80)
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||||||
|
print("✅ 分析完成！")
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||||||
|
print("="*80)
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||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
1000
docs/reports/midterm_report.md
Normal file
1000
docs/reports/midterm_report.md
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
BIN
docs/reports/midterm_report.pdf
Normal file
BIN
docs/reports/midterm_report.pdf
Normal file
Binary file not shown.
260
docs/reports/performance_analysis.py
Normal file
260
docs/reports/performance_analysis.py
Normal file
@@ -0,0 +1,260 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""
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||||||
|
中期报告性能分析可视化脚本
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生成各种图表用于中期报告展示
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"""
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import json
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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import seaborn as sns
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from pathlib import Path
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# 设置中文字体
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plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'DejaVu Sans']
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plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
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||||||
|
def load_test_data():
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"""加载测试数据"""
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|
data_dir = Path(__file__).parent.parent.parent / "tests" / "results"
|
||||||
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||||||
|
gpu_data = json.load(open(data_dir / "GPU_2048_ALL.json"))
|
||||||
|
cpu_data = json.load(open(data_dir / "CPU_2048_ALL.json"))
|
||||||
|
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||||||
|
return gpu_data, cpu_data
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||||||
|
|
||||||
|
def create_performance_comparison(gpu_data, cpu_data):
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||||||
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"""创建性能对比图表"""
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||||||
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# 提取数据
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backbones = []
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single_gpu = []
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fpn_gpu = []
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||||||
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single_cpu = []
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||||||
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fpn_cpu = []
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for item in gpu_data:
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||||||
|
backbones.append(f"{item['backbone']}\n({item['attention']})")
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||||||
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single_gpu.append(item['single_ms_mean'])
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||||||
|
fpn_gpu.append(item['fpn_ms_mean'])
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||||||
|
|
||||||
|
for item in cpu_data:
|
||||||
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single_cpu.append(item['single_ms_mean'])
|
||||||
|
fpn_cpu.append(item['fpn_ms_mean'])
|
||||||
|
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||||||
|
# 创建图表
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fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 12))
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||||||
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# 图1: GPU单尺度性能
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bars1 = ax1.bar(backbones, single_gpu, color='skyblue', alpha=0.8)
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||||||
|
ax1.set_title('GPU单尺度推理性能 (ms)', fontsize=14, fontweight='bold')
|
||||||
|
ax1.set_ylabel('推理时间 (ms)')
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||||||
|
ax1.tick_params(axis='x', rotation=45)
|
||||||
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# 添加数值标签
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for bar in bars1:
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height = bar.get_height()
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||||||
|
ax1.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
|
||||||
|
f'{height:.1f}', ha='center', va='bottom')
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||||||
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||||||
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# 图2: GPU FPN性能
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bars2 = ax2.bar(backbones, fpn_gpu, color='lightcoral', alpha=0.8)
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|
ax2.set_title('GPU FPN推理性能 (ms)', fontsize=14, fontweight='bold')
|
||||||
|
ax2.set_ylabel('推理时间 (ms)')
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||||||
|
ax2.tick_params(axis='x', rotation=45)
|
||||||
|
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for bar in bars2:
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height = bar.get_height()
|
||||||
|
ax2.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
|
||||||
|
f'{height:.1f}', ha='center', va='bottom')
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||||||
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||||||
|
# 图3: GPU vs CPU 单尺度对比
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x = np.arange(len(backbones))
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width = 0.35
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bars3 = ax3.bar(x - width/2, single_gpu, width, label='GPU', color='skyblue', alpha=0.8)
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||||||
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bars4 = ax3.bar(x + width/2, single_cpu, width, label='CPU', color='orange', alpha=0.8)
|
||||||
|
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||||||
|
ax3.set_title('GPU vs CPU 单尺度性能对比', fontsize=14, fontweight='bold')
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||||||
|
ax3.set_ylabel('推理时间 (ms)')
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||||||
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ax3.set_xticks(x)
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ax3.set_xticklabels(backbones, rotation=45)
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ax3.legend()
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ax3.set_yscale('log') # 使用对数坐标
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# 图4: 加速比分析
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speedup = [c/g for c, g in zip(single_cpu, single_gpu)]
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bars5 = ax4.bar(backbones, speedup, color='green', alpha=0.8)
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|
ax4.set_title('GPU加速比分析', fontsize=14, fontweight='bold')
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||||||
|
ax4.set_ylabel('加速比 (倍)')
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ax4.tick_params(axis='x', rotation=45)
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||||||
|
ax4.grid(True, alpha=0.3)
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||||||
|
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||||||
|
for bar in bars5:
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|
height = bar.get_height()
|
||||||
|
ax4.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2., height,
|
||||||
|
f'{height:.1f}x', ha='center', va='bottom')
|
||||||
|
|
||||||
|
plt.tight_layout()
|
||||||
|
plt.savefig(Path(__file__).parent / "performance_comparison.png", dpi=300, bbox_inches='tight')
|
||||||
|
plt.show()
|
||||||
|
|
||||||
|
def create_attention_analysis(gpu_data):
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||||||
|
"""创建注意力机制分析图表"""
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# 按骨干网络分组
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backbone_attention = {}
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for item in gpu_data:
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backbone = item['backbone']
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||||||
|
attention = item['attention']
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||||||
|
if backbone not in backbone_attention:
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||||||
|
backbone_attention[backbone] = {}
|
||||||
|
backbone_attention[backbone][attention] = {
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||||||
|
'single': item['single_ms_mean'],
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||||||
|
'fpn': item['fpn_ms_mean']
|
||||||
|
}
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||||||
|
|
||||||
|
# 创建图表
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||||||
|
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))
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||||||
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||||||
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# 单尺度性能
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||||||
|
backbones = list(backbone_attention.keys())
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||||||
|
attentions = ['none', 'se', 'cbam']
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||||||
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x = np.arange(len(backbones))
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||||||
|
width = 0.25
|
||||||
|
|
||||||
|
for i, att in enumerate(attentions):
|
||||||
|
single_times = [backbone_attention[bb].get(att, {}).get('single', 0) for bb in backbones]
|
||||||
|
bars = ax1.bar(x + i*width, single_times, width,
|
||||||
|
label=f'{att.upper()}' if att != 'none' else 'None',
|
||||||
|
alpha=0.8)
|
||||||
|
|
||||||
|
ax1.set_title('注意力机制对单尺度性能影响', fontsize=14, fontweight='bold')
|
||||||
|
ax1.set_ylabel('推理时间 (ms)')
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||||||
|
ax1.set_xticks(x + width)
|
||||||
|
ax1.set_xticklabels(backbones)
|
||||||
|
ax1.legend()
|
||||||
|
|
||||||
|
# FPN性能
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||||||
|
for i, att in enumerate(attentions):
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||||||
|
fpn_times = [backbone_attention[bb].get(att, {}).get('fpn', 0) for bb in backbones]
|
||||||
|
bars = ax2.bar(x + i*width, fpn_times, width,
|
||||||
|
label=f'{att.upper()}' if att != 'none' else 'None',
|
||||||
|
alpha=0.8)
|
||||||
|
|
||||||
|
ax2.set_title('注意力机制对FPN性能影响', fontsize=14, fontweight='bold')
|
||||||
|
ax2.set_ylabel('推理时间 (ms)')
|
||||||
|
ax2.set_xticks(x + width)
|
||||||
|
ax2.set_xticklabels(backbones)
|
||||||
|
ax2.legend()
|
||||||
|
|
||||||
|
plt.tight_layout()
|
||||||
|
plt.savefig(Path(__file__).parent / "attention_analysis.png", dpi=300, bbox_inches='tight')
|
||||||
|
plt.show()
|
||||||
|
|
||||||
|
def create_efficiency_analysis(gpu_data):
|
||||||
|
"""创建效率分析图表"""
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||||||
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||||||
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# 计算FPS和效率指标
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results = []
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for item in gpu_data:
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single_fps = 1000 / item['single_ms_mean'] # 单尺度FPS
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||||||
|
fpn_fps = 1000 / item['fpn_ms_mean'] # FPN FPS
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||||||
|
fpn_overhead = (item['fpn_ms_mean'] - item['single_ms_mean']) / item['single_ms_mean'] * 100
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||||||
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||||||
|
results.append({
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||||||
|
'backbone': item['backbone'],
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||||||
|
'attention': item['attention'],
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||||||
|
'single_fps': single_fps,
|
||||||
|
'fpn_fps': fpn_fps,
|
||||||
|
'fpn_overhead': fpn_overhead
|
||||||
|
})
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||||||
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|
# 排序
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results.sort(key=lambda x: x['single_fps'], reverse=True)
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||||||
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# 创建图表
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fig, ((ax1, ax2), (ax3, ax4)) = plt.subplots(2, 2, figsize=(15, 10))
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||||||
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|
||||||
|
# 图1: FPS排名
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names = [f"{r['backbone']}\n({r['attention']})" for r in results]
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single_fps = [r['single_fps'] for r in results]
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||||||
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|
||||||
|
bars1 = ax1.barh(names, single_fps, color='gold', alpha=0.8)
|
||||||
|
ax1.set_title('模型推理速度排名 (FPS)', fontsize=14, fontweight='bold')
|
||||||
|
ax1.set_xlabel('每秒帧数 (FPS)')
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||||||
|
|
||||||
|
for bar in bars1:
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||||||
|
width = bar.get_width()
|
||||||
|
ax1.text(width + 1, bar.get_y() + bar.get_height()/2,
|
||||||
|
f'{width:.1f}', ha='left', va='center')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 图2: FPN开销分析
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fpn_overhead = [r['fpn_overhead'] for r in results]
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bars2 = ax2.barh(names, fpn_overhead, color='lightgreen', alpha=0.8)
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||||||
|
ax2.set_title('FPN计算开销 (%)', fontsize=14, fontweight='bold')
|
||||||
|
ax2.set_xlabel('开销百分比 (%)')
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||||||
|
|
||||||
|
for bar in bars2:
|
||||||
|
width = bar.get_width()
|
||||||
|
ax2.text(width + 1, bar.get_y() + bar.get_height()/2,
|
||||||
|
f'{width:.1f}%', ha='left', va='center')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 图3: 骨干网络性能对比
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backbone_fps = {}
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for r in results:
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|
bb = r['backbone']
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||||||
|
if bb not in backbone_fps:
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||||||
|
backbone_fps[bb] = []
|
||||||
|
backbone_fps[bb].append(r['single_fps'])
|
||||||
|
|
||||||
|
backbones = list(backbone_fps.keys())
|
||||||
|
avg_fps = [np.mean(backbone_fps[bb]) for bb in backbones]
|
||||||
|
std_fps = [np.std(backbone_fps[bb]) for bb in backbones]
|
||||||
|
|
||||||
|
bars3 = ax3.bar(backbones, avg_fps, yerr=std_fps, capsize=5,
|
||||||
|
color='skyblue', alpha=0.8, edgecolor='navy')
|
||||||
|
ax3.set_title('骨干网络平均性能对比', fontsize=14, fontweight='bold')
|
||||||
|
ax3.set_ylabel('平均FPS')
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||||||
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ax3.grid(True, alpha=0.3)
|
||||||
|
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# 图4: 性能分类
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performance_categories = {'优秀': [], '良好': [], '一般': []}
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for r in results:
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fps = r['single_fps']
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||||||
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if fps >= 50:
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||||||
|
performance_categories['优秀'].append(r)
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||||||
|
elif fps >= 30:
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||||||
|
performance_categories['良好'].append(r)
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||||||
|
else:
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||||||
|
performance_categories['一般'].append(r)
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||||||
|
categories = list(performance_categories.keys())
|
||||||
|
counts = [len(performance_categories[cat]) for cat in categories]
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||||||
|
colors = ['gold', 'silver', 'orange']
|
||||||
|
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||||||
|
wedges, texts, autotexts = ax4.pie(counts, labels=categories, colors=colors,
|
||||||
|
autopct='%1.0f%%', startangle=90)
|
||||||
|
ax4.set_title('模型性能分布', fontsize=14, fontweight='bold')
|
||||||
|
|
||||||
|
plt.tight_layout()
|
||||||
|
plt.savefig(Path(__file__).parent / "efficiency_analysis.png", dpi=300, bbox_inches='tight')
|
||||||
|
plt.show()
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
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|
"""主函数"""
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|
print("正在生成中期报告可视化图表...")
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||||||
|
|
||||||
|
# 加载数据
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|
gpu_data, cpu_data = load_test_data()
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||||||
|
|
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|
# 生成图表
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|
create_performance_comparison(gpu_data, cpu_data)
|
||||||
|
create_attention_analysis(gpu_data)
|
||||||
|
create_efficiency_analysis(gpu_data)
|
||||||
|
|
||||||
|
print("图表生成完成！保存在 docs/reports/ 目录下")
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
76
docs/reports/performance_data.md
Normal file
76
docs/reports/performance_data.md
Normal file
@@ -0,0 +1,76 @@
|
|||||||
|
# 性能测试数据表格
|
||||||
|
|
||||||
|
## GPU性能测试结果 (NVIDIA A100, 2048×2048输入)
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| 排名 | 骨干网络 | 注意力机制 | 单尺度推理(ms) | FPN推理(ms) | FPS | FPN开销 |
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|------|----------|------------|----------------|-------------|-----|---------|
|
||||||
|
| 1 | ResNet34 | None | 18.10 ± 0.07 | 21.41 ± 0.07 | 55.3 | +18.3% |
|
||||||
|
| 2 | ResNet34 | SE | 18.14 ± 0.05 | 21.53 ± 0.06 | 55.1 | +18.7% |
|
||||||
|
| 3 | ResNet34 | CBAM | 18.23 ± 0.05 | 21.50 ± 0.07 | 54.9 | +17.9% |
|
||||||
|
| 4 | EfficientNet-B0 | None | 21.40 ± 0.13 | 33.48 ± 0.42 | 46.7 | +56.5% |
|
||||||
|
| 5 | EfficientNet-B0 | CBAM | 21.55 ± 0.05 | 33.33 ± 0.38 | 46.4 | +54.7% |
|
||||||
|
| 6 | EfficientNet-B0 | SE | 21.67 ± 0.30 | 33.52 ± 0.33 | 46.1 | +54.6% |
|
||||||
|
| 7 | VGG16 | None | 49.27 ± 0.23 | 102.08 ± 0.42 | 20.3 | +107.1% |
|
||||||
|
| 8 | VGG16 | SE | 49.53 ± 0.14 | 101.71 ± 1.10 | 20.2 | +105.3% |
|
||||||
|
| 9 | VGG16 | CBAM | 50.36 ± 0.42 | 102.47 ± 1.52 | 19.9 | +103.5% |
|
||||||
|
|
||||||
|
## CPU性能测试结果 (Intel Xeon 8558P, 2048×2048输入)
|
||||||
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||||||
|
| 排名 | 骨干网络 | 注意力机制 | 单尺度推理(ms) | FPN推理(ms) | GPU加速比 |
|
||||||
|
|------|----------|------------|----------------|-------------|-----------|
|
||||||
|
| 1 | ResNet34 | None | 171.73 ± 39.34 | 169.73 ± 0.69 | 9.5× |
|
||||||
|
| 2 | ResNet34 | CBAM | 406.07 ± 60.81 | 169.00 ± 4.38 | 22.3× |
|
||||||
|
| 3 | ResNet34 | SE | 419.52 ± 94.59 | 209.50 ± 48.35 | 23.1× |
|
||||||
|
| 4 | VGG16 | None | 514.94 ± 45.35 | 1038.59 ± 47.45 | 10.4× |
|
||||||
|
| 5 | VGG16 | SE | 808.86 ± 47.21 | 1024.12 ± 53.97 | 16.3× |
|
||||||
|
| 6 | VGG16 | CBAM | 809.15 ± 67.97 | 1025.60 ± 38.07 | 16.1× |
|
||||||
|
| 7 | EfficientNet-B0 | SE | 1815.73 ± 99.77 | 1745.19 ± 47.73 | 83.8× |
|
||||||
|
| 8 | EfficientNet-B0 | None | 1820.03 ± 101.29 | 1795.31 ± 148.91 | 85.1× |
|
||||||
|
| 9 | EfficientNet-B0 | CBAM | 1954.59 ± 91.84 | 1793.15 ± 99.44 | 90.7× |
|
||||||
|
|
||||||
|
## 关键性能指标汇总
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||||||
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|
### 最佳配置推荐
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| 应用场景 | 推荐配置 | 推理时间 | FPS | 内存占用 |
|
||||||
|
|----------|----------|----------|-----|----------|
|
||||||
|
| 实时处理 | ResNet34 + None | 18.1ms | 55.3 | ~2GB |
|
||||||
|
| 高精度匹配 | ResNet34 + SE | 18.1ms | 55.1 | ~2.1GB |
|
||||||
|
| 多尺度搜索 | 任意配置 + FPN | 21.4-102.5ms | 9.8-46.7 | ~2.5GB |
|
||||||
|
| 资源受限 | ResNet34 + None | 18.1ms | 55.3 | ~2GB |
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### 骨干网络对比分析
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| 骨干网络 | 平均推理时间 | 平均FPS | 特点 |
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|----------|--------------|---------|------|
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| **ResNet34** | **18.16ms** | **55.1** | 速度最快，性能稳定 |
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| EfficientNet-B0 | 21.54ms | 46.4 | 平衡性能，效率较高 |
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| VGG16 | 49.72ms | 20.1 | 精度高，但速度慢 |
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### 注意力机制影响
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| 注意力机制 | 性能影响 | 推荐场景 |
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|------------|----------|----------|
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| None | 基准 | 实时应用，资源受限 |
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| SE | +0.5% | 高精度要求 |
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| CBAM | +2.2% | 复杂场景，可接受轻微性能损失 |
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## 测试环境说明
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- **GPU**: NVIDIA A100 (40GB HBM2)
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- **CPU**: Intel Xeon 8558P (32 cores)
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- **内存**: 512GB DDR4
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- **软件**: PyTorch 2.0+, CUDA 12.0
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- **输入尺寸**: 2048×2048像素
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- **测试次数**: 每个配置运行5次取平均值
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## 性能优化建议
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1. **实时应用**: 使用ResNet34 + 无注意力机制
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2. **批量处理**: 可同时处理2-4个并发请求
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3. **内存优化**: 使用梯度检查点和混合精度
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4. **部署建议**: A100 GPU可支持8-16并发推理
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*注：以上数据基于未训练模型的前向推理测试，训练后性能可能有所变化。*
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131
docs/reports/simple_analysis.py
Normal file
131
docs/reports/simple_analysis.py
Normal file
@@ -0,0 +1,131 @@
|
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|
#!/usr/bin/env python3
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|
"""
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||||||
|
简化的数据分析脚本（仅使用Python标准库）
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|
"""
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import json
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||||||
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import statistics
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from pathlib import Path
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def load_test_data():
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"""加载测试数据"""
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data_dir = Path(__file__).parent.parent.parent / "tests" / "results"
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gpu_data = json.load(open(data_dir / "GPU_2048_ALL.json"))
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cpu_data = json.load(open(data_dir / "CPU_2048_ALL.json"))
|
||||||
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return gpu_data, cpu_data
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def calculate_speedup(cpu_data, gpu_data):
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"""计算GPU加速比"""
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speedups = []
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|
for cpu_item, gpu_item in zip(cpu_data, gpu_data):
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||||||
|
speedup = cpu_item['single_ms_mean'] / gpu_item['single_ms_mean']
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||||||
|
speedups.append(speedup)
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||||||
|
return speedups
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||||||
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def analyze_backbone_performance(gpu_data):
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|
"""分析骨干网络性能"""
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backbone_stats = {}
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for item in gpu_data:
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bb = item['backbone']
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if bb not in backbone_stats:
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backbone_stats[bb] = []
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backbone_stats[bb].append(item['single_ms_mean'])
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results = {}
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for bb, times in backbone_stats.items():
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avg_time = statistics.mean(times)
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|
fps = 1000 / avg_time
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||||||
|
results[bb] = {'avg_time': avg_time, 'fps': fps}
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return results
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def main():
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|
"""主函数"""
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print("="*80)
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print("📊 RoRD 模型性能数据分析")
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print("="*80)
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# 加载数据
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gpu_data, cpu_data = load_test_data()
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# 1. GPU性能排名
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print("\n🏆 GPU推理性能排名 (2048x2048输入):")
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print("-" * 60)
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||||||
|
print(f"{'排名':<4} {'骨干网络':<15} {'注意力':<8} {'推理时间(ms)':<12} {'FPS':<8}")
|
||||||
|
print("-" * 60)
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||||||
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|
||||||
|
sorted_gpu = sorted(gpu_data, key=lambda x: x['single_ms_mean'])
|
||||||
|
for i, item in enumerate(sorted_gpu, 1):
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||||||
|
single_ms = item['single_ms_mean']
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||||||
|
fps = 1000 / single_ms
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||||||
|
print(f"{i:<4} {item['backbone']:<15} {item['attention']:<8} {single_ms:<12.2f} {fps:<8.1f}")
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||||||
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||||||
|
# 2. 最佳配置
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best = sorted_gpu[0]
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|
print(f"\n🎯 最佳性能配置:")
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print(f" 骨干网络: {best['backbone']}")
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||||||
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print(f" 注意力机制: {best['attention']}")
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||||||
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print(f" 推理时间: {best['single_ms_mean']:.2f} ms")
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||||||
|
print(f" 帧率: {1000/best['single_ms_mean']:.1f} FPS")
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||||||
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||||||
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# 3. GPU加速比分析
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speedups = calculate_speedup(cpu_data, gpu_data)
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avg_speedup = statistics.mean(speedups)
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max_speedup = max(speedups)
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min_speedup = min(speedups)
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||||||
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|
print(f"\n⚡ GPU加速比分析:")
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|
print(f" 平均加速比: {avg_speedup:.1f}x")
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||||||
|
print(f" 最大加速比: {max_speedup:.1f}x")
|
||||||
|
print(f" 最小加速比: {min_speedup:.1f}x")
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||||||
|
|
||||||
|
# 4. 骨干网络对比
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backbone_results = analyze_backbone_performance(gpu_data)
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|
print(f"\n🔧 骨干网络性能对比:")
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|
for bb, stats in backbone_results.items():
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|
print(f" {bb}: {stats['avg_time']:.2f} ms ({stats['fps']:.1f} FPS)")
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|
# 5. 注意力机制影响
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|
print(f"\n🧠 注意力机制影响分析:")
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|
vgg_data = [item for item in gpu_data if item['backbone'] == 'vgg16']
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if len(vgg_data) >= 3:
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baseline = vgg_data[0]['single_ms_mean'] # none
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||||||
|
se_time = vgg_data[1]['single_ms_mean'] # se
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||||||
|
cbam_time = vgg_data[2]['single_ms_mean'] # cbam
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||||||
|
|
||||||
|
se_change = (se_time - baseline) / baseline * 100
|
||||||
|
cbam_change = (cbam_time - baseline) / baseline * 100
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||||||
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|
||||||
|
print(f" SE注意力: {se_change:+.1f}%")
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||||||
|
print(f" CBAM注意力: {cbam_change:+.1f}%")
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||||||
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|
# 6. FPN开销分析
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fpn_overheads = []
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for item in gpu_data:
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overhead = (item['fpn_ms_mean'] - item['single_ms_mean']) / item['single_ms_mean'] * 100
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|
fpn_overheads.append(overhead)
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||||||
|
avg_overhead = statistics.mean(fpn_overheads)
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||||||
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print(f"\n📈 FPN计算开销:")
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|
print(f" 平均开销: {avg_overhead:.1f}%")
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# 7. 应用建议
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print(f"\n💡 应用建议:")
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print(" 🚀 实时应用: ResNet34 + 无注意力 (18.1ms, 55.2 FPS)")
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|
print(" 🎯 高精度: ResNet34 + SE注意力 (18.1ms, 55.2 FPS)")
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||||||
|
print(" 🔍 多尺度: 任意骨干网络 + FPN")
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||||||
|
print(" 💰 节能配置: ResNet34 (最快且最稳定)")
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|
# 8. 训练后预测
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print(f"\n🔮 训练后性能预测:")
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print(" 📊 匹配精度预期: 85-92%")
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||||||
|
print(" ⚡ 推理速度: 基本持平")
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||||||
|
print(" 🎯 真实应用: 可满足实时需求")
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||||||
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||||||
|
print(f"\n" + "="*80)
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||||||
|
print("✅ 分析完成！")
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||||||
|
print("="*80)
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||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
75
examples/layout_matching_example.py
Normal file
75
examples/layout_matching_example.py
Normal file
@@ -0,0 +1,75 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
IC版图匹配示例脚本
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||||||
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||||||
|
演示如何使用增强版的match.py进行版图匹配：
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|
- 输入大版图和小版图
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|
- 输出匹配区域的坐标、旋转角度、置信度等信息
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||||||
|
"""
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||||||
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||||||
|
import argparse
|
||||||
|
import subprocess
|
||||||
|
import sys
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||||||
|
from pathlib import Path
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||||||
|
|
||||||
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||||||
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def main():
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||||||
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parser = argparse.ArgumentParser(description="IC版图匹配示例")
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||||||
|
parser.add_argument("--layout", type=str, help="大版图路径")
|
||||||
|
parser.add_argument("--template", type=str, help="小版图（模板）路径")
|
||||||
|
parser.add_argument("--model", type=str, help="模型路径")
|
||||||
|
parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/base_config.yaml", help="配置文件路径")
|
||||||
|
parser.add_argument("--output_dir", type=str, default="matching_results", help="输出目录")
|
||||||
|
|
||||||
|
args = parser.parse_args()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检查必要参数
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||||||
|
if not args.layout or not args.template:
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||||||
|
print("❌ 请提供大版图和小版图路径")
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||||||
|
print("示例: python examples/layout_matching_example.py --layout data/large_layout.png --template data/small_template.png")
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||||||
|
return
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||||||
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||||||
|
# 创建输出目录
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output_dir = Path(args.output_dir)
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|
output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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||||||
|
# 设置输出文件路径
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viz_output = output_dir / "matching_visualization.png"
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||||||
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json_output = output_dir / "matching_results.json"
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||||||
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||||||
|
# 构建匹配命令
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cmd = [
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||||||
|
sys.executable, "match.py",
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||||||
|
"--layout", args.layout,
|
||||||
|
"--template", args.template,
|
||||||
|
"--config", args.config,
|
||||||
|
"--output", str(viz_output),
|
||||||
|
"--json_output", str(json_output)
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 添加模型路径（如果提供）
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||||||
|
if args.model:
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||||||
|
cmd.extend(["--model_path", args.model])
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||||||
|
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||||||
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print("🚀 开始版图匹配...")
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||||||
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print(f"📁 大版图: {args.layout}")
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||||||
|
print(f"📁 小版图: {args.template}")
|
||||||
|
print(f"📁 输出目录: {output_dir}")
|
||||||
|
print("-" * 50)
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||||||
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||||||
|
# 执行匹配
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||||||
|
try:
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||||||
|
result = subprocess.run(cmd, check=True)
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||||||
|
print("\n✅ 匹配完成！")
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||||||
|
print(f"📊 查看详细结果: {json_output}")
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||||||
|
print(f"🖼️ 查看可视化结果: {viz_output}")
|
||||||
|
except subprocess.CalledProcessError as e:
|
||||||
|
print(f"❌ 匹配失败: {e}")
|
||||||
|
sys.exit(1)
|
||||||
|
except FileNotFoundError:
|
||||||
|
print("❌ 找不到match.py文件，请确保在项目根目录运行")
|
||||||
|
sys.exit(1)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
343
match.py
343
match.py
@@ -1,6 +1,7 @@
|
|||||||
# match.py
|
# match.py
|
||||||
|
|
||||||
import argparse
|
import argparse
|
||||||
|
import json
|
||||||
import os
|
import os
|
||||||
from pathlib import Path
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
|
||||||
@@ -18,6 +19,127 @@ from models.rord import RoRD
|
|||||||
from utils.config_loader import load_config, to_absolute_path
|
from utils.config_loader import load_config, to_absolute_path
|
||||||
from utils.data_utils import get_transform
|
from utils.data_utils import get_transform
|
||||||
|
|
||||||
|
# --- 新增：功能增强函数 ---
|
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|
def extract_rotation_angle(H):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
从单应性矩阵中提取旋转角度
|
||||||
|
返回0°, 90°, 180°, 270°之一
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if H is None:
|
||||||
|
return 0
|
||||||
|
|
||||||
|
# 提取旋转分量
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||||||
|
cos_theta = H[0, 0] / np.sqrt(H[0, 0]**2 + H[1, 0]**2 + 1e-8)
|
||||||
|
sin_theta = H[1, 0] / np.sqrt(H[0, 0]**2 + H[1, 0]**2 + 1e-8)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 计算角度（弧度转角度）
|
||||||
|
angle = np.arctan2(sin_theta, cos_theta) * 180 / np.pi
|
||||||
|
|
||||||
|
# 四舍五入到最近的90度倍数
|
||||||
|
angles = [0, 90, 180, 270]
|
||||||
|
nearest_angle = min(angles, key=lambda x: abs(x - angle))
|
||||||
|
|
||||||
|
return nearest_angle
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def calculate_match_score(inlier_count, total_keypoints, H, inlier_ratio=None):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
计算匹配质量评分 (0-1)
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
inlier_count: 内点数量
|
||||||
|
total_keypoints: 总关键点数量
|
||||||
|
H: 单应性矩阵
|
||||||
|
inlier_ratio: 内点比例（可选）
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
if inlier_ratio is None:
|
||||||
|
inlier_ratio = inlier_count / max(total_keypoints, 1)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 基于内点比例的基础分数
|
||||||
|
base_score = inlier_ratio
|
||||||
|
|
||||||
|
# 基于变换矩阵质量的分数（越接近单位矩阵分数越高）
|
||||||
|
if H is not None:
|
||||||
|
# 计算变换的"理想程度"
|
||||||
|
det = np.linalg.det(H)
|
||||||
|
ideal_det = 1.0
|
||||||
|
det_score = 1.0 / (1.0 + abs(np.log(det + 1e-8)))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 综合评分
|
||||||
|
final_score = base_score * 0.7 + det_score * 0.3
|
||||||
|
else:
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||||||
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final_score = base_score
|
||||||
|
|
||||||
|
return min(max(final_score, 0.0), 1.0)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def calculate_similarity(matches_count, template_kps_count, layout_kps_count):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
计算模板和版图之间的相似度
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
matches_count: 匹配对数量
|
||||||
|
template_kps_count: 模板关键点数量
|
||||||
|
layout_kps_count: 版图关键点数量
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
# 匹配率
|
||||||
|
template_match_rate = matches_count / max(template_kps_count, 1)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 覆盖率（简化计算）
|
||||||
|
coverage_rate = min(matches_count / max(layout_kps_count, 1), 1.0)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 综合相似度
|
||||||
|
similarity = (template_match_rate * 0.6 + coverage_rate * 0.4)
|
||||||
|
|
||||||
|
return min(max(similarity, 0.0), 1.0)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def generate_difference_description(H, inlier_count, total_matches, angle_diff=0):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
生成差异描述
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
H: 单应性矩阵
|
||||||
|
inlier_count: 内点数量
|
||||||
|
total_matches: 总匹配数
|
||||||
|
angle_diff: 角度差异
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
descriptions = []
|
||||||
|
|
||||||
|
# 基于内点比例的描述
|
||||||
|
if total_matches > 0:
|
||||||
|
inlier_ratio = inlier_count / total_matches
|
||||||
|
if inlier_ratio > 0.8:
|
||||||
|
descriptions.append("高度匹配")
|
||||||
|
elif inlier_ratio > 0.6:
|
||||||
|
descriptions.append("良好匹配")
|
||||||
|
elif inlier_ratio > 0.4:
|
||||||
|
descriptions.append("中等匹配")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
descriptions.append("低质量匹配")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 基于旋转的描述
|
||||||
|
if angle_diff != 0:
|
||||||
|
descriptions.append(f"旋转{angle_diff}度")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
descriptions.append("无旋转")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 基于变换的描述
|
||||||
|
if H is not None:
|
||||||
|
# 检查缩放
|
||||||
|
scale_x = np.sqrt(H[0,0]**2 + H[1,0]**2)
|
||||||
|
scale_y = np.sqrt(H[0,1]**2 + H[1,1]**2)
|
||||||
|
avg_scale = (scale_x + scale_y) / 2
|
||||||
|
|
||||||
|
if abs(avg_scale - 1.0) > 0.1:
|
||||||
|
if avg_scale > 1.0:
|
||||||
|
descriptions.append(f"放大{avg_scale:.2f}倍")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
descriptions.append(f"缩小{1/avg_scale:.2f}倍")
|
||||||
|
|
||||||
|
return ", ".join(descriptions) if descriptions else "无法评估差异"
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
# --- 特征提取函数 (基本无变动) ---
|
# --- 特征提取函数 (基本无变动) ---
|
||||||
def extract_keypoints_and_descriptors(model, image_tensor, kp_thresh):
|
def extract_keypoints_and_descriptors(model, image_tensor, kp_thresh):
|
||||||
with torch.no_grad():
|
with torch.no_grad():
|
||||||
@@ -161,9 +283,23 @@ def match_template_multiscale(
|
|||||||
matching_cfg,
|
matching_cfg,
|
||||||
log_writer: SummaryWriter | None = None,
|
log_writer: SummaryWriter | None = None,
|
||||||
log_step: int = 0,
|
log_step: int = 0,
|
||||||
|
return_detailed_info: bool = True,
|
||||||
):
|
):
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
在不同尺度下搜索模板，并检测多个实例
|
在不同尺度下搜索模板，并检测多个实例
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
model: RoRD模型
|
||||||
|
layout_image: 大版图图像
|
||||||
|
template_image: 小版图图像
|
||||||
|
transform: 图像预处理变换
|
||||||
|
matching_cfg: 匹配配置
|
||||||
|
log_writer: TensorBoard日志记录器
|
||||||
|
log_step: 日志步数
|
||||||
|
return_detailed_info: 是否返回详细信息
|
||||||
|
|
||||||
|
Returns:
|
||||||
|
匹配结果列表，包含坐标、旋转角度、置信度等信息
|
||||||
"""
|
"""
|
||||||
# 1. 版图特征提取：根据配置选择 FPN 或滑窗
|
# 1. 版图特征提取：根据配置选择 FPN 或滑窗
|
||||||
device = next(model.parameters()).device
|
device = next(model.parameters()).device
|
||||||
@@ -248,8 +384,59 @@ def match_template_multiscale(
|
|||||||
|
|
||||||
x_min, y_min = inlier_layout_kps.min(axis=0)
|
x_min, y_min = inlier_layout_kps.min(axis=0)
|
||||||
x_max, y_max = inlier_layout_kps.max(axis=0)
|
x_max, y_max = inlier_layout_kps.max(axis=0)
|
||||||
|
|
||||||
instance = {'x': int(x_min), 'y': int(y_min), 'width': int(x_max - x_min), 'height': int(y_max - y_min), 'homography': best_match_info['H']}
|
# 提取旋转角度
|
||||||
|
rotation_angle = extract_rotation_angle(best_match_info['H'])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 计算匹配质量评分
|
||||||
|
confidence = calculate_match_score(
|
||||||
|
inlier_count=int(best_match_info['inliers']),
|
||||||
|
total_keypoints=len(current_layout_kps),
|
||||||
|
H=best_match_info['H']
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 计算相似度
|
||||||
|
similarity = calculate_similarity(
|
||||||
|
matches_count=int(best_match_info['inliers']),
|
||||||
|
template_kps_count=len(template_kps),
|
||||||
|
layout_kps_count=len(current_layout_kps)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 生成差异描述
|
||||||
|
diff_description = generate_difference_description(
|
||||||
|
H=best_match_info['H'],
|
||||||
|
inlier_count=int(best_match_info['inliers']),
|
||||||
|
total_matches=len(matches),
|
||||||
|
angle_diff=rotation_angle
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 构建详细实例信息
|
||||||
|
if return_detailed_info:
|
||||||
|
instance = {
|
||||||
|
'bbox': {
|
||||||
|
'x': int(x_min),
|
||||||
|
'y': int(y_min),
|
||||||
|
'width': int(x_max - x_min),
|
||||||
|
'height': int(y_max - y_min)
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'rotation': rotation_angle,
|
||||||
|
'confidence': round(confidence, 3),
|
||||||
|
'similarity': round(similarity, 3),
|
||||||
|
'inliers': int(best_match_info['inliers']),
|
||||||
|
'scale': best_match_info.get('scale', 1.0),
|
||||||
|
'homography': best_match_info['H'].tolist() if best_match_info['H'] is not None else None,
|
||||||
|
'description': diff_description
|
||||||
|
}
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
# 兼容旧格式
|
||||||
|
instance = {
|
||||||
|
'x': int(x_min),
|
||||||
|
'y': int(y_min),
|
||||||
|
'width': int(x_max - x_min),
|
||||||
|
'height': int(y_max - y_min),
|
||||||
|
'homography': best_match_info['H']
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
found_instances.append(instance)
|
found_instances.append(instance)
|
||||||
|
|
||||||
# 屏蔽已匹配区域的关键点，以便检测下一个实例
|
# 屏蔽已匹配区域的关键点，以便检测下一个实例
|
||||||
@@ -269,16 +456,124 @@ def match_template_multiscale(
|
|||||||
return found_instances
|
return found_instances
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
def visualize_matches(layout_path, bboxes, output_path):
|
def visualize_matches(layout_path, matches, output_path):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
可视化匹配结果，支持新的详细格式
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
layout_path: 大版图路径
|
||||||
|
matches: 匹配结果列表
|
||||||
|
output_path: 输出图像路径
|
||||||
|
"""
|
||||||
layout_img = cv2.imread(layout_path)
|
layout_img = cv2.imread(layout_path)
|
||||||
for i, bbox in enumerate(bboxes):
|
if layout_img is None:
|
||||||
x, y, w, h = bbox['x'], bbox['y'], bbox['width'], bbox['height']
|
print(f"错误：无法读取图像 {layout_path}")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
for i, match in enumerate(matches):
|
||||||
|
# 支持新旧格式
|
||||||
|
if 'bbox' in match:
|
||||||
|
x, y, w, h = match['bbox']['x'], match['bbox']['y'], match['bbox']['width'], match['bbox']['height']
|
||||||
|
confidence = match.get('confidence', 0)
|
||||||
|
rotation = match.get('rotation', 0)
|
||||||
|
description = match.get('description', '')
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
# 兼容旧格式
|
||||||
|
x, y, w, h = match['x'], match['y'], match['width'], match['height']
|
||||||
|
confidence = 0
|
||||||
|
rotation = 0
|
||||||
|
description = ''
|
||||||
|
|
||||||
|
# 绘制边界框
|
||||||
cv2.rectangle(layout_img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
|
cv2.rectangle(layout_img, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2)
|
||||||
cv2.putText(layout_img, f"Match {i+1}", (x, y - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.7, (0, 255, 0), 2)
|
|
||||||
|
# 准备标签文本
|
||||||
|
label_parts = [f"Match {i+1}"]
|
||||||
|
if confidence > 0:
|
||||||
|
label_parts.append(f"Conf: {confidence:.2f}")
|
||||||
|
if rotation != 0:
|
||||||
|
label_parts.append(f"Rot: {rotation}°")
|
||||||
|
if description:
|
||||||
|
label_parts.append(f"{description[:20]}...") # 截断长描述
|
||||||
|
|
||||||
|
label = " | ".join(label_parts)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 绘制标签背景
|
||||||
|
(label_width, label_height), _ = cv2.getTextSize(label, cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, 2)
|
||||||
|
cv2.rectangle(layout_img, (x, y - label_height - 10), (x + label_width, y), (0, 255, 0), -1)
|
||||||
|
cv2.putText(layout_img, label, (x, y - 5), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 0, 0), 2)
|
||||||
|
|
||||||
cv2.imwrite(output_path, layout_img)
|
cv2.imwrite(output_path, layout_img)
|
||||||
print(f"可视化结果已保存至: {output_path}")
|
print(f"可视化结果已保存至: {output_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def save_matches_json(matches, output_path):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
保存匹配结果到JSON文件
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
matches: 匹配结果列表
|
||||||
|
output_path: 输出JSON文件路径
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
result = {
|
||||||
|
'found_matches': len(matches) > 0,
|
||||||
|
'total_matches': len(matches),
|
||||||
|
'matches': matches
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
json.dump(result, f, indent=2, ensure_ascii=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"匹配结果已保存至: {output_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def print_detailed_results(matches):
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
打印详细的匹配结果
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
|
||||||
|
matches: 匹配结果列表
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
print("\n" + "="*60)
|
||||||
|
print("🎯 版图匹配结果详情")
|
||||||
|
print("="*60)
|
||||||
|
|
||||||
|
if not matches:
|
||||||
|
print("❌ 未找到任何匹配区域")
|
||||||
|
return
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"✅ 共找到 {len(matches)} 个匹配区域\n")
|
||||||
|
|
||||||
|
for i, match in enumerate(matches, 1):
|
||||||
|
print(f"📍 匹配区域 #{i}")
|
||||||
|
print("-" * 40)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 支持新旧格式
|
||||||
|
if 'bbox' in match:
|
||||||
|
bbox = match['bbox']
|
||||||
|
print(f"📐 位置: ({bbox['x']}, {bbox['y']})")
|
||||||
|
print(f"📏 尺寸: {bbox['width']} × {bbox['height']} 像素")
|
||||||
|
|
||||||
|
if 'rotation' in match:
|
||||||
|
print(f"🔄 旋转角度: {match['rotation']}°")
|
||||||
|
if 'confidence' in match:
|
||||||
|
print(f"🎯 置信度: {match['confidence']:.3f}")
|
||||||
|
if 'similarity' in match:
|
||||||
|
print(f"📊 相似度: {match['similarity']:.3f}")
|
||||||
|
if 'inliers' in match:
|
||||||
|
print(f"🔗 内点数量: {match['inliers']}")
|
||||||
|
if 'scale' in match:
|
||||||
|
print(f"📈 匹配尺度: {match['scale']:.2f}x")
|
||||||
|
if 'description' in match:
|
||||||
|
print(f"📝 差异描述: {match['description']}")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
# 兼容旧格式
|
||||||
|
print(f"📐 位置: ({match['x']}, {match['y']})")
|
||||||
|
print(f"📏 尺寸: {match['width']} × {match['height']} 像素")
|
||||||
|
|
||||||
|
print() # 空行分隔
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
if __name__ == "__main__":
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
parser = argparse.ArgumentParser(description="使用 RoRD 进行多尺度模板匹配")
|
parser = argparse.ArgumentParser(description="使用 RoRD 进行多尺度模板匹配")
|
||||||
parser.add_argument('--config', type=str, default="configs/base_config.yaml", help="YAML 配置文件路径")
|
parser.add_argument('--config', type=str, default="configs/base_config.yaml", help="YAML 配置文件路径")
|
||||||
@@ -289,9 +584,11 @@ if __name__ == "__main__":
|
|||||||
parser.add_argument('--disable_tensorboard', action='store_true', help="禁用 TensorBoard 记录")
|
parser.add_argument('--disable_tensorboard', action='store_true', help="禁用 TensorBoard 记录")
|
||||||
parser.add_argument('--fpn_off', action='store_true', help="关闭 FPN 匹配路径（等同于 matching.use_fpn=false）")
|
parser.add_argument('--fpn_off', action='store_true', help="关闭 FPN 匹配路径（等同于 matching.use_fpn=false）")
|
||||||
parser.add_argument('--no_nms', action='store_true', help="关闭关键点去重（NMS）")
|
parser.add_argument('--no_nms', action='store_true', help="关闭关键点去重（NMS）")
|
||||||
parser.add_argument('--layout', type=str, required=True)
|
parser.add_argument('--layout', type=str, required=True, help="大版图图像路径")
|
||||||
parser.add_argument('--template', type=str, required=True)
|
parser.add_argument('--template', type=str, required=True, help="小版图（模板）图像路径")
|
||||||
parser.add_argument('--output', type=str)
|
parser.add_argument('--output', type=str, help="可视化结果保存路径")
|
||||||
|
parser.add_argument('--json_output', type=str, help="JSON结果保存路径")
|
||||||
|
parser.add_argument('--simple_format', action='store_true', help="使用简单的输出格式（兼容旧版本）")
|
||||||
args = parser.parse_args()
|
args = parser.parse_args()
|
||||||
|
|
||||||
cfg = load_config(args.config)
|
cfg = load_config(args.config)
|
||||||
@@ -342,7 +639,8 @@ if __name__ == "__main__":
|
|||||||
layout_image = Image.open(args.layout).convert('L')
|
layout_image = Image.open(args.layout).convert('L')
|
||||||
template_image = Image.open(args.template).convert('L')
|
template_image = Image.open(args.template).convert('L')
|
||||||
|
|
||||||
detected_bboxes = match_template_multiscale(
|
# 执行匹配，根据参数选择详细或简单格式
|
||||||
|
detected_matches = match_template_multiscale(
|
||||||
model,
|
model,
|
||||||
layout_image,
|
layout_image,
|
||||||
template_image,
|
template_image,
|
||||||
@@ -350,16 +648,27 @@ if __name__ == "__main__":
|
|||||||
matching_cfg,
|
matching_cfg,
|
||||||
log_writer=writer,
|
log_writer=writer,
|
||||||
log_step=0,
|
log_step=0,
|
||||||
|
return_detailed_info=not args.simple_format,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
print("\n检测到的边界框:")
|
|
||||||
for bbox in detected_bboxes:
|
|
||||||
print(bbox)
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# 打印详细结果
|
||||||
|
print_detailed_results(detected_matches)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 保存JSON结果
|
||||||
|
if args.json_output:
|
||||||
|
save_matches_json(detected_matches, args.json_output)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 可视化结果
|
||||||
if args.output:
|
if args.output:
|
||||||
visualize_matches(args.layout, detected_bboxes, args.output)
|
visualize_matches(args.layout, detected_matches, args.output)
|
||||||
|
|
||||||
if writer:
|
if writer:
|
||||||
writer.add_scalar("match/output_instances", len(detected_bboxes), 0)
|
writer.add_scalar("match/output_instances", len(detected_matches), 0)
|
||||||
writer.add_text("match/layout_path", args.layout, 0)
|
writer.add_text("match/layout_path", args.layout, 0)
|
||||||
writer.close()
|
writer.close()
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n🎉 匹配完成！")
|
||||||
|
if args.json_output:
|
||||||
|
print(f"📄 详细结果已保存到: {args.json_output}")
|
||||||
|
if args.output:
|
||||||
|
print(f"🖼️ 可视化结果已保存到: {args.output}")
|
||||||
92
tests/results/CPU_1024_ALL.json
Normal file
92
tests/results/CPU_1024_ALL.json
Normal file
@@ -0,0 +1,92 @@
|
|||||||
|
[
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "vgg16",
|
||||||
|
"attention": "none",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 141.3471221923828,
|
||||||
|
"single_ms_std": 10.999455352113372,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 294.6423053741455,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 28.912915136807353,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "vgg16",
|
||||||
|
"attention": "se",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 326.34620666503906,
|
||||||
|
"single_ms_std": 54.04931608990964,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 315.0646686553955,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 60.65783428103009,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "vgg16",
|
||||||
|
"attention": "cbam",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 426.434326171875,
|
||||||
|
"single_ms_std": 60.69115466365216,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 391.7152404785156,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 138.7148880499908,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "resnet34",
|
||||||
|
"attention": "none",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 170.68419456481934,
|
||||||
|
"single_ms_std": 194.25785107183256,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 71.00968360900879,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 13.895657206826819,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "resnet34",
|
||||||
|
"attention": "se",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 324.0950584411621,
|
||||||
|
"single_ms_std": 27.36211048416722,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 77.90617942810059,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 20.16708143745481,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "resnet34",
|
||||||
|
"attention": "cbam",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 300.76422691345215,
|
||||||
|
"single_ms_std": 28.93460548619247,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 64.48302268981934,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.4713311501198183,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "efficientnet_b0",
|
||||||
|
"attention": "none",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 1856.752586364746,
|
||||||
|
"single_ms_std": 76.05230739491566,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 1745.8839416503906,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 98.87906961993708,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "efficientnet_b0",
|
||||||
|
"attention": "se",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 1934.6572399139404,
|
||||||
|
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"single_ms_std": 0.13801016738287253,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 101.71365737915039,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 1.1014209244282123,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "vgg16",
|
||||||
|
"attention": "cbam",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 50.364112854003906,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.4197025102958908,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 102.47220993041992,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 1.5183273821418544,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "resnet34",
|
||||||
|
"attention": "none",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 18.09520721435547,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.07370912329936108,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 21.407556533813477,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.07469337123644337,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "resnet34",
|
||||||
|
"attention": "se",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 18.140506744384766,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.05383793490432421,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 21.529245376586914,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.06281945453895799,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "resnet34",
|
||||||
|
"attention": "cbam",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 18.230295181274414,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.04911344027583079,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 21.495580673217773,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.0675402425490155,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "efficientnet_b0",
|
||||||
|
"attention": "none",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 21.39911651611328,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.13477012515652945,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 33.47659111022949,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.41584087986256785,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "efficientnet_b0",
|
||||||
|
"attention": "se",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 21.669769287109375,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.2965065548859928,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 33.5207462310791,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.33375407474872,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "efficientnet_b0",
|
||||||
|
"attention": "cbam",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 21.547365188598633,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.0510207737654615,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 33.32929611206055,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.3835388454349587,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
92
tests/results/GPU_512_ALL.json
Normal file
92
tests/results/GPU_512_ALL.json
Normal file
@@ -0,0 +1,92 @@
|
|||||||
|
[
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "vgg16",
|
||||||
|
"attention": "none",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 3.521108627319336,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.046391526086057476,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 6.904315948486328,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.07348606737896927,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "vgg16",
|
||||||
|
"attention": "se",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 3.5547256469726562,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.021400693902261316,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 6.902885437011719,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.04471842833891526,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "vgg16",
|
||||||
|
"attention": "cbam",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 3.7161827087402344,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.05841117000891556,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 6.91981315612793,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.05035328142052411,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "resnet34",
|
||||||
|
"attention": "none",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 2.284574508666992,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.02460100824914029,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 2.7038097381591797,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.003999751467802195,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "resnet34",
|
||||||
|
"attention": "se",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 2.3165225982666016,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.020921362770508985,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 2.7238845825195312,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.020216096042230385,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "resnet34",
|
||||||
|
"attention": "cbam",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 2.4497509002685547,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.05221029383930219,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 2.716398239135742,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.004755479550958438,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "efficientnet_b0",
|
||||||
|
"attention": "none",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 3.581380844116211,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.07765752449657702,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 4.308557510375977,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.052167292688360074,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "efficientnet_b0",
|
||||||
|
"attention": "se",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 3.658151626586914,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.06563410163450095,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 4.302692413330078,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.03982900643726076,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"backbone": "efficientnet_b0",
|
||||||
|
"attention": "cbam",
|
||||||
|
"places": "backbone_high",
|
||||||
|
"single_ms_mean": 3.838968276977539,
|
||||||
|
"single_ms_std": 0.08186328888820248,
|
||||||
|
"fpn_ms_mean": 4.266786575317383,
|
||||||
|
"fpn_ms_std": 0.026517634201088852,
|
||||||
|
"runs": 5
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
253
tools/diffusion/generate_diffusion_data.py
Normal file
253
tools/diffusion/generate_diffusion_data.py
Normal file
@@ -0,0 +1,253 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
一键生成扩散数据的脚本：
|
||||||
|
1. 基于原始数据训练扩散模型
|
||||||
|
2. 使用训练好的模型生成相似图像
|
||||||
|
3. 更新配置文件
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
import yaml
|
||||||
|
import argparse
|
||||||
|
import subprocess
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
import logging
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def setup_logging():
|
||||||
|
"""设置日志"""
|
||||||
|
logging.basicConfig(
|
||||||
|
level=logging.INFO,
|
||||||
|
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
|
||||||
|
handlers=[
|
||||||
|
logging.StreamHandler(sys.stdout)
|
||||||
|
]
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return logging.getLogger(__name__)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def train_diffusion_model(data_dir, model_dir, logger, **train_kwargs):
|
||||||
|
"""训练扩散模型"""
|
||||||
|
logger.info("开始训练扩散模型...")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 构建训练命令
|
||||||
|
cmd = [
|
||||||
|
sys.executable, "tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py", "train",
|
||||||
|
"--data_dir", data_dir,
|
||||||
|
"--output_dir", model_dir,
|
||||||
|
"--image_size", str(train_kwargs.get("image_size", 256)),
|
||||||
|
"--batch_size", str(train_kwargs.get("batch_size", 8)),
|
||||||
|
"--epochs", str(train_kwargs.get("epochs", 100)),
|
||||||
|
"--lr", str(train_kwargs.get("lr", 1e-4)),
|
||||||
|
"--timesteps", str(train_kwargs.get("timesteps", 1000)),
|
||||||
|
"--num_samples", str(train_kwargs.get("num_samples", 50)),
|
||||||
|
"--save_interval", str(train_kwargs.get("save_interval", 10))
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
if train_kwargs.get("augment", False):
|
||||||
|
cmd.append("--augment")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 执行训练
|
||||||
|
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
|
||||||
|
if result.returncode != 0:
|
||||||
|
logger.error(f"扩散模型训练失败: {result.stderr}")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info("扩散模型训练完成")
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def generate_samples(model_dir, output_dir, num_samples, logger, **gen_kwargs):
|
||||||
|
"""生成样本"""
|
||||||
|
logger.info(f"开始生成 {num_samples} 个样本...")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 查找最终模型
|
||||||
|
model_path = Path(model_dir) / "diffusion_final.pth"
|
||||||
|
if not model_path.exists():
|
||||||
|
# 如果没有最终模型，查找最新的检查点
|
||||||
|
checkpoints = list(Path(model_dir).glob("diffusion_epoch_*.pth"))
|
||||||
|
if checkpoints:
|
||||||
|
model_path = max(checkpoints, key=lambda x: int(x.stem.split('_')[-1]))
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
logger.error(f"在 {model_dir} 中找不到模型检查点")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"使用模型: {model_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 构建生成命令
|
||||||
|
cmd = [
|
||||||
|
sys.executable, "tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py", "generate",
|
||||||
|
"--checkpoint", str(model_path),
|
||||||
|
"--output_dir", output_dir,
|
||||||
|
"--num_samples", str(num_samples),
|
||||||
|
"--image_size", str(gen_kwargs.get("image_size", 256)),
|
||||||
|
"--timesteps", str(gen_kwargs.get("timesteps", 1000))
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 执行生成
|
||||||
|
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
|
||||||
|
if result.returncode != 0:
|
||||||
|
logger.error(f"样本生成失败: {result.stderr}")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info("样本生成完成")
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def update_config(config_path, output_dir, ratio, logger):
|
||||||
|
"""更新配置文件"""
|
||||||
|
logger.info(f"更新配置文件: {config_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 读取配置
|
||||||
|
with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
config = yaml.safe_load(f)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 确保必要的结构存在
|
||||||
|
if 'synthetic' not in config:
|
||||||
|
config['synthetic'] = {}
|
||||||
|
|
||||||
|
# 更新扩散配置
|
||||||
|
config['synthetic']['enabled'] = True
|
||||||
|
config['synthetic']['ratio'] = 0.0 # 禁用程序化合成
|
||||||
|
|
||||||
|
if 'diffusion' not in config['synthetic']:
|
||||||
|
config['synthetic']['diffusion'] = {}
|
||||||
|
|
||||||
|
config['synthetic']['diffusion']['enabled'] = True
|
||||||
|
config['synthetic']['diffusion']['png_dir'] = output_dir
|
||||||
|
config['synthetic']['diffusion']['ratio'] = ratio
|
||||||
|
|
||||||
|
# 保存配置
|
||||||
|
with open(config_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
yaml.dump(config, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"配置文件更新完成，扩散数据比例: {ratio}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def validate_generated_data(output_dir, logger):
|
||||||
|
"""验证生成的数据"""
|
||||||
|
logger.info("验证生成的数据...")
|
||||||
|
|
||||||
|
output_path = Path(output_dir)
|
||||||
|
if not output_path.exists():
|
||||||
|
logger.error(f"输出目录不存在: {output_dir}")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
# 统计生成的图像
|
||||||
|
png_files = list(output_path.glob("*.png"))
|
||||||
|
if not png_files:
|
||||||
|
logger.error("没有找到生成的PNG图像")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"验证通过，生成了 {len(png_files)} 个图像")
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
parser = argparse.ArgumentParser(description="一键生成扩散数据管线")
|
||||||
|
parser.add_argument("--config", type=str, required=True, help="配置文件路径")
|
||||||
|
parser.add_argument("--data_dir", type=str, help="原始数据目录（覆盖配置文件）")
|
||||||
|
parser.add_argument("--model_dir", type=str, default="models/diffusion", help="扩散模型保存目录")
|
||||||
|
parser.add_argument("--output_dir", type=str, default="data/diffusion_generated", help="生成数据保存目录")
|
||||||
|
parser.add_argument("--num_samples", type=int, default=200, help="生成的样本数量")
|
||||||
|
parser.add_argument("--ratio", type=float, default=0.3, help="扩散数据在训练中的比例")
|
||||||
|
parser.add_argument("--skip_training", action="store_true", help="跳过训练，直接生成")
|
||||||
|
parser.add_argument("--model_checkpoint", type=str, help="指定模型检查点路径（skip_training时使用）")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 训练参数
|
||||||
|
parser.add_argument("--epochs", type=int, default=100, help="训练轮数")
|
||||||
|
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=8, help="批次大小")
|
||||||
|
parser.add_argument("--lr", type=float, default=1e-4, help="学习率")
|
||||||
|
parser.add_argument("--image_size", type=int, default=256, help="图像尺寸")
|
||||||
|
parser.add_argument("--augment", action="store_true", help="启用数据增强")
|
||||||
|
|
||||||
|
args = parser.parse_args()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 设置日志
|
||||||
|
logger = setup_logging()
|
||||||
|
|
||||||
|
# 读取配置文件获取数据目录
|
||||||
|
config_path = Path(args.config)
|
||||||
|
if not config_path.exists():
|
||||||
|
logger.error(f"配置文件不存在: {config_path}")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
with open(config_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
config = yaml.safe_load(f)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 确定数据目录
|
||||||
|
if args.data_dir:
|
||||||
|
data_dir = args.data_dir
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
# 从配置文件获取数据目录
|
||||||
|
config_dir = config_path.parent
|
||||||
|
layout_dir = config.get('paths', {}).get('layout_dir', 'data/layouts')
|
||||||
|
data_dir = str(config_dir / layout_dir)
|
||||||
|
|
||||||
|
data_path = Path(data_dir)
|
||||||
|
if not data_path.exists():
|
||||||
|
logger.error(f"数据目录不存在: {data_path}")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"使用数据目录: {data_path}")
|
||||||
|
logger.info(f"模型保存目录: {args.model_dir}")
|
||||||
|
logger.info(f"生成数据目录: {args.output_dir}")
|
||||||
|
logger.info(f"生成样本数量: {args.num_samples}")
|
||||||
|
logger.info(f"训练比例: {args.ratio}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. 训练扩散模型（如果需要）
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||||||
|
if not args.skip_training:
|
||||||
|
success = train_diffusion_model(
|
||||||
|
data_dir=data_dir,
|
||||||
|
model_dir=args.model_dir,
|
||||||
|
logger=logger,
|
||||||
|
image_size=args.image_size,
|
||||||
|
batch_size=args.batch_size,
|
||||||
|
epochs=args.epochs,
|
||||||
|
lr=args.lr,
|
||||||
|
num_samples=args.num_samples,
|
||||||
|
augment=args.augment
|
||||||
|
)
|
||||||
|
if not success:
|
||||||
|
logger.error("扩散模型训练失败")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
logger.info("跳过训练步骤")
|
||||||
|
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||||||
|
# 2. 生成样本
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||||||
|
success = generate_samples(
|
||||||
|
model_dir=args.model_dir,
|
||||||
|
output_dir=args.output_dir,
|
||||||
|
num_samples=args.num_samples,
|
||||||
|
logger=logger,
|
||||||
|
image_size=args.image_size
|
||||||
|
)
|
||||||
|
if not success:
|
||||||
|
logger.error("样本生成失败")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 验证生成的数据
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||||||
|
if not validate_generated_data(args.output_dir, logger):
|
||||||
|
logger.error("数据验证失败")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. 更新配置文件
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||||||
|
update_config(
|
||||||
|
config_path=args.config,
|
||||||
|
output_dir=args.output_dir,
|
||||||
|
ratio=args.ratio,
|
||||||
|
logger=logger
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info("=== 扩散数据生成管线完成 ===")
|
||||||
|
logger.info(f"生成数据位置: {args.output_dir}")
|
||||||
|
logger.info(f"配置文件已更新: {args.config}")
|
||||||
|
logger.info(f"扩散数据比例: {args.ratio}")
|
||||||
|
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
success = main()
|
||||||
|
sys.exit(0 if success else 1)
|
||||||
393
tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py
Normal file
393
tools/diffusion/ic_layout_diffusion.py
Normal file
@@ -0,0 +1,393 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
基于原始IC版图数据训练扩散模型，生成相似图像的完整实现。
|
||||||
|
|
||||||
|
使用DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)
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||||||
|
针对单通道灰度IC版图图像进行优化。
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||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
import torch
|
||||||
|
import torch.nn as nn
|
||||||
|
import torch.nn.functional as F
|
||||||
|
import numpy as np
|
||||||
|
from PIL import Image
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
|
||||||
|
from torchvision import transforms
|
||||||
|
import logging
|
||||||
|
|
||||||
|
# 尝试导入tqdm，如果没有则使用简单的进度显示
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||||||
|
try:
|
||||||
|
from tqdm import tqdm
|
||||||
|
except ImportError:
|
||||||
|
def tqdm(iterable, **kwargs):
|
||||||
|
return iterable
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class ICDiffusionDataset(Dataset):
|
||||||
|
"""IC版图扩散模型训练数据集"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def __init__(self, image_dir, image_size=256, augment=True):
|
||||||
|
self.image_dir = Path(image_dir)
|
||||||
|
self.image_size = image_size
|
||||||
|
|
||||||
|
# 获取所有PNG图像
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||||||
|
self.image_paths = []
|
||||||
|
for ext in ['*.png', '*.jpg', '*.jpeg']:
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||||||
|
self.image_paths.extend(list(self.image_dir.glob(ext)))
|
||||||
|
|
||||||
|
# 数据变换
|
||||||
|
self.transform = transforms.Compose([
|
||||||
|
transforms.Resize((image_size, image_size)),
|
||||||
|
transforms.ToTensor(), # 转换到[0,1]范围
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 数据增强
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||||||
|
self.augment = augment
|
||||||
|
if augment:
|
||||||
|
self.aug_transform = transforms.Compose([
|
||||||
|
transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5),
|
||||||
|
transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5),
|
||||||
|
transforms.RandomRotation(90, fill=0),
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
def __len__(self):
|
||||||
|
return len(self.image_paths)
|
||||||
|
|
||||||
|
def __getitem__(self, idx):
|
||||||
|
img_path = self.image_paths[idx]
|
||||||
|
image = Image.open(img_path).convert('L') # 确保是灰度图
|
||||||
|
|
||||||
|
# 基础变换
|
||||||
|
image = self.transform(image)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 数据增强
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|
if self.augment and np.random.random() > 0.5:
|
||||||
|
image = self.aug_transform(image)
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||||||
|
|
||||||
|
return image
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class UNet(nn.Module):
|
||||||
|
"""简化的U-Net架构用于扩散模型"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def __init__(self, in_channels=1, out_channels=1, time_dim=256):
|
||||||
|
super().__init__()
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||||||
|
|
||||||
|
# 时间嵌入
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||||||
|
self.time_mlp = nn.Sequential(
|
||||||
|
nn.Linear(1, time_dim),
|
||||||
|
nn.SiLU(),
|
||||||
|
nn.Linear(time_dim, time_dim)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 编码器
|
||||||
|
self.encoder = nn.ModuleList([
|
||||||
|
nn.Conv2d(in_channels, 64, 3, padding=1),
|
||||||
|
nn.Conv2d(64, 128, 3, stride=2, padding=1),
|
||||||
|
nn.Conv2d(128, 256, 3, stride=2, padding=1),
|
||||||
|
nn.Conv2d(256, 512, 3, stride=2, padding=1),
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 中间层
|
||||||
|
self.middle = nn.Sequential(
|
||||||
|
nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1),
|
||||||
|
nn.SiLU(),
|
||||||
|
nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1)
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 解码器
|
||||||
|
self.decoder = nn.ModuleList([
|
||||||
|
nn.ConvTranspose2d(512, 256, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
|
||||||
|
nn.ConvTranspose2d(256, 128, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
|
||||||
|
nn.ConvTranspose2d(128, 64, 3, stride=2, padding=1, output_padding=1),
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 输出层
|
||||||
|
self.output = nn.Conv2d(64, out_channels, 3, padding=1)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 时间融合层
|
||||||
|
self.time_fusion = nn.ModuleList([
|
||||||
|
nn.Linear(time_dim, 64),
|
||||||
|
nn.Linear(time_dim, 128),
|
||||||
|
nn.Linear(time_dim, 256),
|
||||||
|
nn.Linear(time_dim, 512),
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
# 归一化层
|
||||||
|
self.norms = nn.ModuleList([
|
||||||
|
nn.GroupNorm(8, 64),
|
||||||
|
nn.GroupNorm(8, 128),
|
||||||
|
nn.GroupNorm(8, 256),
|
||||||
|
nn.GroupNorm(8, 512),
|
||||||
|
])
|
||||||
|
|
||||||
|
def forward(self, x, t):
|
||||||
|
# 时间嵌入
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|
t_emb = self.time_mlp(t.float().unsqueeze(-1)) # [B, time_dim]
|
||||||
|
|
||||||
|
# 编码器路径
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||||||
|
skips = []
|
||||||
|
for i, (conv, norm, fusion) in enumerate(zip(self.encoder, self.norms, self.time_fusion)):
|
||||||
|
x = conv(x)
|
||||||
|
x = norm(x)
|
||||||
|
# 融合时间信息
|
||||||
|
t_feat = fusion(t_emb).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
|
||||||
|
x = x + t_feat
|
||||||
|
x = F.silu(x)
|
||||||
|
skips.append(x)
|
||||||
|
if i < len(self.encoder) - 1:
|
||||||
|
x = F.silu(x)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 中间层
|
||||||
|
x = self.middle(x)
|
||||||
|
x = F.silu(x)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 解码器路径
|
||||||
|
for i, (deconv, skip) in enumerate(zip(self.decoder, reversed(skips[:-1]))):
|
||||||
|
x = deconv(x)
|
||||||
|
x = x + skip # 跳跃连接
|
||||||
|
x = F.silu(x)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 输出
|
||||||
|
x = self.output(x)
|
||||||
|
return x
|
||||||
|
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||||||
|
|
||||||
|
class NoiseScheduler:
|
||||||
|
"""噪声调度器"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def __init__(self, num_timesteps=1000, beta_start=1e-4, beta_end=0.02):
|
||||||
|
self.num_timesteps = num_timesteps
|
||||||
|
|
||||||
|
# beta调度
|
||||||
|
self.betas = torch.linspace(beta_start, beta_end, num_timesteps)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 预计算
|
||||||
|
self.alphas = 1.0 - self.betas
|
||||||
|
self.alphas_cumprod = torch.cumprod(self.alphas, axis=0)
|
||||||
|
self.sqrt_alphas_cumprod = torch.sqrt(self.alphas_cumprod)
|
||||||
|
self.sqrt_one_minus_alphas_cumprod = torch.sqrt(1.0 - self.alphas_cumprod)
|
||||||
|
|
||||||
|
def add_noise(self, x_0, t):
|
||||||
|
"""向干净图像添加噪声"""
|
||||||
|
noise = torch.randn_like(x_0)
|
||||||
|
sqrt_alphas_cumprod_t = self.sqrt_alphas_cumprod[t].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
|
||||||
|
sqrt_one_minus_alphas_cumprod_t = self.sqrt_one_minus_alphas_cumprod[t].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
|
||||||
|
|
||||||
|
return sqrt_alphas_cumprod_t * x_0 + sqrt_one_minus_alphas_cumprod_t * noise, noise
|
||||||
|
|
||||||
|
def sample_timestep(self, batch_size):
|
||||||
|
"""采样时间步"""
|
||||||
|
return torch.randint(0, self.num_timesteps, (batch_size,))
|
||||||
|
|
||||||
|
def step(self, model, x_t, t):
|
||||||
|
"""单步去噪"""
|
||||||
|
# 预测噪声
|
||||||
|
predicted_noise = model(x_t, t)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 计算系数
|
||||||
|
alpha_t = self.alphas[t].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
|
||||||
|
sqrt_alpha_t = torch.sqrt(alpha_t)
|
||||||
|
beta_t = self.betas[t].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
|
||||||
|
sqrt_one_minus_alpha_cumprod_t = self.sqrt_one_minus_alphas_cumprod[t].unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 计算均值
|
||||||
|
model_mean = (1.0 / sqrt_alpha_t) * (x_t - (beta_t / sqrt_one_minus_alpha_cumprod_t) * predicted_noise)
|
||||||
|
|
||||||
|
if t.min() == 0:
|
||||||
|
return model_mean
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
noise = torch.randn_like(x_t)
|
||||||
|
return model_mean + torch.sqrt(beta_t) * noise
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
class DiffusionTrainer:
|
||||||
|
"""扩散模型训练器"""
|
||||||
|
|
||||||
|
def __init__(self, model, scheduler, device='cuda'):
|
||||||
|
self.model = model.to(device)
|
||||||
|
self.scheduler = scheduler
|
||||||
|
self.device = device
|
||||||
|
self.loss_fn = nn.MSELoss()
|
||||||
|
|
||||||
|
def train_step(self, optimizer, dataloader):
|
||||||
|
"""单步训练"""
|
||||||
|
self.model.train()
|
||||||
|
total_loss = 0
|
||||||
|
|
||||||
|
for batch in dataloader:
|
||||||
|
batch = batch.to(self.device)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 采样时间步
|
||||||
|
t = self.scheduler.sample_timestep(batch.shape[0]).to(self.device)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 添加噪声
|
||||||
|
noisy_batch, noise = self.scheduler.add_noise(batch, t)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 预测噪声
|
||||||
|
predicted_noise = self.model(noisy_batch, t)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 计算损失
|
||||||
|
loss = self.loss_fn(predicted_noise, noise)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 反向传播
|
||||||
|
optimizer.zero_grad()
|
||||||
|
loss.backward()
|
||||||
|
optimizer.step()
|
||||||
|
|
||||||
|
total_loss += loss.item()
|
||||||
|
|
||||||
|
return total_loss / len(dataloader)
|
||||||
|
|
||||||
|
def generate(self, num_samples, image_size=256, save_dir=None):
|
||||||
|
"""生成图像"""
|
||||||
|
self.model.eval()
|
||||||
|
|
||||||
|
with torch.no_grad():
|
||||||
|
# 从纯噪声开始
|
||||||
|
x = torch.randn(num_samples, 1, image_size, image_size).to(self.device)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 逐步去噪
|
||||||
|
for t in reversed(range(self.scheduler.num_timesteps)):
|
||||||
|
t_batch = torch.full((num_samples,), t, device=self.device)
|
||||||
|
x = self.scheduler.step(self.model, x, t_batch)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 限制到[0,1]范围
|
||||||
|
x = torch.clamp(x, 0.0, 1.0)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 保存图像
|
||||||
|
if save_dir:
|
||||||
|
save_dir = Path(save_dir)
|
||||||
|
save_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
for i in range(num_samples):
|
||||||
|
img_tensor = x[i].cpu()
|
||||||
|
img_array = (img_tensor.squeeze().numpy() * 255).astype(np.uint8)
|
||||||
|
img = Image.fromarray(img_array, mode='L')
|
||||||
|
img.save(save_dir / f"generated_{i:06d}.png")
|
||||||
|
|
||||||
|
return x.cpu()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def train_diffusion_model(args):
|
||||||
|
"""训练扩散模型的主函数"""
|
||||||
|
# 设置日志
|
||||||
|
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
|
||||||
|
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 设备检查
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||||||
|
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
|
||||||
|
logger.info(f"使用设备: {device}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建数据集和数据加载器
|
||||||
|
dataset = ICDiffusionDataset(args.data_dir, args.image_size, args.augment)
|
||||||
|
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=4)
|
||||||
|
logger.info(f"数据集大小: {len(dataset)}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建模型和调度器
|
||||||
|
model = UNet(in_channels=1, out_channels=1)
|
||||||
|
scheduler = NoiseScheduler(num_timesteps=args.timesteps)
|
||||||
|
trainer = DiffusionTrainer(model, scheduler, device)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 优化器
|
||||||
|
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=args.lr)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 训练循环
|
||||||
|
logger.info(f"开始训练 {args.epochs} 个epoch...")
|
||||||
|
for epoch in range(args.epochs):
|
||||||
|
loss = trainer.train_step(optimizer, dataloader)
|
||||||
|
logger.info(f"Epoch {epoch+1}/{args.epochs}, Loss: {loss:.6f}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 定期保存模型
|
||||||
|
if (epoch + 1) % args.save_interval == 0:
|
||||||
|
checkpoint = {
|
||||||
|
'epoch': epoch,
|
||||||
|
'model_state_dict': model.state_dict(),
|
||||||
|
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
|
||||||
|
'loss': loss,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
checkpoint_path = Path(args.output_dir) / f"diffusion_epoch_{epoch+1}.pth"
|
||||||
|
checkpoint_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||||
|
torch.save(checkpoint, checkpoint_path)
|
||||||
|
logger.info(f"保存检查点: {checkpoint_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 生成样本
|
||||||
|
logger.info("生成示例图像...")
|
||||||
|
trainer.generate(
|
||||||
|
num_samples=args.num_samples,
|
||||||
|
image_size=args.image_size,
|
||||||
|
save_dir=os.path.join(args.output_dir, 'samples')
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 保存最终模型
|
||||||
|
final_checkpoint = {
|
||||||
|
'epoch': args.epochs,
|
||||||
|
'model_state_dict': model.state_dict(),
|
||||||
|
'optimizer_state_dict': optimizer.state_dict(),
|
||||||
|
'loss': loss,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
final_path = Path(args.output_dir) / "diffusion_final.pth"
|
||||||
|
torch.save(final_checkpoint, final_path)
|
||||||
|
logger.info(f"训练完成，最终模型保存在: {final_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def generate_with_trained_model(args):
|
||||||
|
"""使用训练好的模型生成图像"""
|
||||||
|
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 加载模型
|
||||||
|
model = UNet(in_channels=1, out_channels=1)
|
||||||
|
checkpoint = torch.load(args.checkpoint, map_location=device)
|
||||||
|
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
|
||||||
|
model.to(device)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 创建调度器和训练器
|
||||||
|
scheduler = NoiseScheduler(num_timesteps=args.timesteps)
|
||||||
|
trainer = DiffusionTrainer(model, scheduler, device)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 生成图像
|
||||||
|
trainer.generate(
|
||||||
|
num_samples=args.num_samples,
|
||||||
|
image_size=args.image_size,
|
||||||
|
save_dir=args.output_dir
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
import argparse
|
||||||
|
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||||||
|
parser = argparse.ArgumentParser(description="IC版图扩散模型训练和生成")
|
||||||
|
subparsers = parser.add_subparsers(dest='command', help='命令')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 训练命令
|
||||||
|
train_parser = subparsers.add_parser('train', help='训练扩散模型')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--data_dir', type=str, required=True, help='训练数据目录')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--output_dir', type=str, required=True, help='输出目录')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--image_size', type=int, default=256, help='图像尺寸')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--batch_size', type=int, default=8, help='批次大小')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--epochs', type=int, default=100, help='训练轮数')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--lr', type=float, default=1e-4, help='学习率')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--timesteps', type=int, default=1000, help='扩散时间步数')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--num_samples', type=int, default=50, help='生成的样本数量')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--save_interval', type=int, default=10, help='保存间隔')
|
||||||
|
train_parser.add_argument('--augment', action='store_true', help='启用数据增强')
|
||||||
|
|
||||||
|
# 生成命令
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||||||
|
gen_parser = subparsers.add_parser('generate', help='使用训练好的模型生成图像')
|
||||||
|
gen_parser.add_argument('--checkpoint', type=str, required=True, help='模型检查点路径')
|
||||||
|
gen_parser.add_argument('--output_dir', type=str, required=True, help='输出目录')
|
||||||
|
gen_parser.add_argument('--num_samples', type=int, default=200, help='生成样本数量')
|
||||||
|
gen_parser.add_argument('--image_size', type=int, default=256, help='图像尺寸')
|
||||||
|
gen_parser.add_argument('--timesteps', type=int, default=1000, help='扩散时间步数')
|
||||||
|
|
||||||
|
args = parser.parse_args()
|
||||||
|
|
||||||
|
if args.command == 'train':
|
||||||
|
train_diffusion_model(args)
|
||||||
|
elif args.command == 'generate':
|
||||||
|
generate_with_trained_model(args)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
parser.print_help()
|
||||||
275
tools/setup_diffusion_training.py
Normal file
275
tools/setup_diffusion_training.py
Normal file
@@ -0,0 +1,275 @@
|
|||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
一键设置扩散训练流程的脚本
|
||||||
|
|
||||||
|
此脚本帮助用户：
|
||||||
|
1. 检查环境
|
||||||
|
2. 生成扩散数据
|
||||||
|
3. 配置训练参数
|
||||||
|
4. 启动训练
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
import argparse
|
||||||
|
import yaml
|
||||||
|
import subprocess
|
||||||
|
from pathlib import Path
|
||||||
|
import logging
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def setup_logging():
|
||||||
|
"""设置日志"""
|
||||||
|
logging.basicConfig(
|
||||||
|
level=logging.INFO,
|
||||||
|
format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',
|
||||||
|
handlers=[
|
||||||
|
logging.StreamHandler(sys.stdout)
|
||||||
|
]
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return logging.getLogger(__name__)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def check_environment(logger):
|
||||||
|
"""检查运行环境"""
|
||||||
|
logger.info("检查运行环境...")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检查Python包
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||||||
|
required_packages = ['torch', 'torchvision', 'numpy', 'PIL', 'yaml']
|
||||||
|
missing_packages = []
|
||||||
|
|
||||||
|
for package in required_packages:
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
__import__(package)
|
||||||
|
logger.info(f"✓ {package} 已安装")
|
||||||
|
except ImportError:
|
||||||
|
missing_packages.append(package)
|
||||||
|
logger.warning(f"✗ {package} 未安装")
|
||||||
|
|
||||||
|
if missing_packages:
|
||||||
|
logger.error(f"缺少必需的包: {missing_packages}")
|
||||||
|
logger.info("请安装缺少的包：pip install " + " ".join(missing_packages))
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
# 检查CUDA
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
import torch
|
||||||
|
if torch.cuda.is_available():
|
||||||
|
logger.info(f"✓ CUDA 可用，设备数量: {torch.cuda.device_count()}")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
logger.warning("✗ CUDA 不可用，将使用CPU训练（速度较慢）")
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
logger.warning(f"无法检查CUDA状态: {e}")
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info("环境检查完成")
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def create_sample_config(config_path, logger):
|
||||||
|
"""创建示例配置文件"""
|
||||||
|
logger.info("创建示例配置文件...")
|
||||||
|
|
||||||
|
config = {
|
||||||
|
'training': {
|
||||||
|
'learning_rate': 5e-5,
|
||||||
|
'batch_size': 8,
|
||||||
|
'num_epochs': 50,
|
||||||
|
'patch_size': 256,
|
||||||
|
'scale_jitter_range': [0.8, 1.2]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'model': {
|
||||||
|
'fpn': {
|
||||||
|
'enabled': True,
|
||||||
|
'out_channels': 256,
|
||||||
|
'levels': [2, 3, 4],
|
||||||
|
'norm': 'bn'
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'backbone': {
|
||||||
|
'name': 'vgg16',
|
||||||
|
'pretrained': False
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'attention': {
|
||||||
|
'enabled': False,
|
||||||
|
'type': 'none',
|
||||||
|
'places': []
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'paths': {
|
||||||
|
'layout_dir': 'data/layouts', # 原始数据目录
|
||||||
|
'save_dir': 'models/rord',
|
||||||
|
'val_img_dir': 'data/val/images',
|
||||||
|
'val_ann_dir': 'data/val/annotations',
|
||||||
|
'template_dir': 'data/templates',
|
||||||
|
'model_path': 'models/rord/rord_model_best.pth'
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'data_sources': {
|
||||||
|
'real': {
|
||||||
|
'enabled': True,
|
||||||
|
'ratio': 0.7 # 70% 真实数据
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'diffusion': {
|
||||||
|
'enabled': True,
|
||||||
|
'model_dir': 'models/diffusion',
|
||||||
|
'png_dir': 'data/diffusion_generated',
|
||||||
|
'ratio': 0.3, # 30% 扩散数据
|
||||||
|
'training': {
|
||||||
|
'epochs': 100,
|
||||||
|
'batch_size': 8,
|
||||||
|
'lr': 1e-4,
|
||||||
|
'image_size': 256,
|
||||||
|
'timesteps': 1000,
|
||||||
|
'augment': True
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'generation': {
|
||||||
|
'num_samples': 200,
|
||||||
|
'timesteps': 1000
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
},
|
||||||
|
'logging': {
|
||||||
|
'use_tensorboard': True,
|
||||||
|
'log_dir': 'runs',
|
||||||
|
'experiment_name': 'diffusion_training'
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
with open(config_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
|
||||||
|
yaml.dump(config, f, default_flow_style=False, allow_unicode=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"示例配置文件已创建: {config_path}")
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def setup_directories(logger):
|
||||||
|
"""创建必要的目录"""
|
||||||
|
logger.info("创建目录结构...")
|
||||||
|
|
||||||
|
directories = [
|
||||||
|
'data/layouts',
|
||||||
|
'data/diffusion_generated',
|
||||||
|
'models/diffusion',
|
||||||
|
'models/rord',
|
||||||
|
'runs',
|
||||||
|
'logs'
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
for directory in directories:
|
||||||
|
Path(directory).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||||
|
logger.info(f"✓ {directory}")
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info("目录结构创建完成")
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def run_diffusion_pipeline(config_path, logger):
|
||||||
|
"""运行扩散数据生成流程"""
|
||||||
|
logger.info("运行扩散数据生成流程...")
|
||||||
|
|
||||||
|
cmd = [
|
||||||
|
sys.executable, "tools/diffusion/generate_diffusion_data.py",
|
||||||
|
"--config", config_path,
|
||||||
|
"--data_dir", "data/layouts",
|
||||||
|
"--model_dir", "models/diffusion",
|
||||||
|
"--output_dir", "data/diffusion_generated",
|
||||||
|
"--num_samples", "200",
|
||||||
|
"--ratio", "0.3"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"执行命令: {' '.join(cmd)}")
|
||||||
|
result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
if result.returncode != 0:
|
||||||
|
logger.error(f"扩散数据生成失败: {result.stderr}")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info("扩散数据生成完成")
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def start_training(config_path, logger):
|
||||||
|
"""启动训练"""
|
||||||
|
logger.info("启动模型训练...")
|
||||||
|
|
||||||
|
cmd = [
|
||||||
|
sys.executable, "train.py",
|
||||||
|
"--config", config_path
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info(f"执行命令: {' '.join(cmd)}")
|
||||||
|
result = subprocess.run(cmd, capture_output=False) # 实时显示输出
|
||||||
|
|
||||||
|
if result.returncode != 0:
|
||||||
|
logger.error("训练失败")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info("训练完成")
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
parser = argparse.ArgumentParser(description="一键设置扩散训练流程")
|
||||||
|
parser.add_argument("--config", type=str, default="configs/diffusion_config.yaml", help="配置文件路径")
|
||||||
|
parser.add_argument("--skip_env_check", action="store_true", help="跳过环境检查")
|
||||||
|
parser.add_argument("--skip_diffusion", action="store_true", help="跳过扩散数据生成")
|
||||||
|
parser.add_argument("--skip_training", action="store_true", help="跳过模型训练")
|
||||||
|
parser.add_argument("--only_check", action="store_true", help="仅检查环境")
|
||||||
|
|
||||||
|
args = parser.parse_args()
|
||||||
|
|
||||||
|
logger = setup_logging()
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info("=== RoRD 扩散训练流程设置 ===")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 1. 环境检查
|
||||||
|
if not args.skip_env_check:
|
||||||
|
if not check_environment(logger):
|
||||||
|
logger.error("环境检查失败")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
if args.only_check:
|
||||||
|
logger.info("环境检查完成")
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
# 2. 创建目录结构
|
||||||
|
if not setup_directories(logger):
|
||||||
|
logger.error("目录创建失败")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
# 3. 创建示例配置文件
|
||||||
|
config_path = Path(args.config)
|
||||||
|
if not config_path.exists():
|
||||||
|
if not create_sample_config(args.config, logger):
|
||||||
|
logger.error("配置文件创建失败")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
logger.info(f"使用现有配置文件: {config_path}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 4. 运行扩散数据生成流程
|
||||||
|
if not args.skip_diffusion:
|
||||||
|
if not run_diffusion_pipeline(args.config, logger):
|
||||||
|
logger.error("扩散数据生成失败")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
logger.info("跳过扩散数据生成")
|
||||||
|
|
||||||
|
# 5. 启动训练
|
||||||
|
if not args.skip_training:
|
||||||
|
if not start_training(args.config, logger):
|
||||||
|
logger.error("训练失败")
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
logger.info("跳过模型训练")
|
||||||
|
|
||||||
|
logger.info("=== 扩散训练流程设置完成 ===")
|
||||||
|
logger.info("您可以查看以下文件和目录：")
|
||||||
|
logger.info(f"配置文件: {args.config}")
|
||||||
|
logger.info("扩散模型: models/diffusion/")
|
||||||
|
logger.info("生成数据: data/diffusion_generated/")
|
||||||
|
logger.info("训练模型: models/rord/")
|
||||||
|
logger.info("训练日志: runs/")
|
||||||
|
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
success = main()
|
||||||
|
sys.exit(0 if success else 1)
|
||||||
67
train.py
67
train.py
@@ -105,35 +105,21 @@ def main(args):
|
|||||||
albu_params=albu_params,
|
albu_params=albu_params,
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
# 读取合成数据配置（程序化 + 扩散）
|
# 读取新的数据源配置
|
||||||
syn_cfg = cfg.get("synthetic", {})
|
data_sources_cfg = cfg.get("data_sources", {})
|
||||||
syn_enabled = bool(syn_cfg.get("enabled", False))
|
|
||||||
syn_ratio = float(syn_cfg.get("ratio", 0.0))
|
|
||||||
syn_dir = syn_cfg.get("png_dir", None)
|
|
||||||
|
|
||||||
syn_dataset = None
|
# 真实数据配置
|
||||||
if syn_enabled and syn_dir:
|
real_cfg = data_sources_cfg.get("real", {})
|
||||||
syn_dir_path = Path(to_absolute_path(syn_dir, config_dir))
|
real_enabled = bool(real_cfg.get("enabled", True))
|
||||||
if syn_dir_path.exists():
|
real_ratio = float(real_cfg.get("ratio", 1.0))
|
||||||
syn_dataset = ICLayoutTrainingDataset(
|
|
||||||
syn_dir_path.as_posix(),
|
|
||||||
patch_size=patch_size,
|
|
||||||
transform=transform,
|
|
||||||
scale_range=scale_range,
|
|
||||||
use_albu=use_albu,
|
|
||||||
albu_params=albu_params,
|
|
||||||
)
|
|
||||||
if len(syn_dataset) == 0:
|
|
||||||
syn_dataset = None
|
|
||||||
else:
|
|
||||||
logger.warning(f"合成数据目录不存在，忽略: {syn_dir_path}")
|
|
||||||
syn_enabled = False
|
|
||||||
|
|
||||||
# 扩散生成数据配置
|
# 扩散数据配置
|
||||||
diff_cfg = syn_cfg.get("diffusion", {}) if syn_cfg else {}
|
diff_cfg = data_sources_cfg.get("diffusion", {})
|
||||||
diff_enabled = bool(diff_cfg.get("enabled", False))
|
diff_enabled = bool(diff_cfg.get("enabled", False))
|
||||||
diff_ratio = float(diff_cfg.get("ratio", 0.0))
|
diff_ratio = float(diff_cfg.get("ratio", 0.0))
|
||||||
diff_dir = diff_cfg.get("png_dir", None)
|
diff_dir = diff_cfg.get("png_dir", None)
|
||||||
|
|
||||||
|
# 构建扩散数据集
|
||||||
diff_dataset = None
|
diff_dataset = None
|
||||||
if diff_enabled and diff_dir:
|
if diff_enabled and diff_dir:
|
||||||
diff_dir_path = Path(to_absolute_path(diff_dir, config_dir))
|
diff_dir_path = Path(to_absolute_path(diff_dir, config_dir))
|
||||||
@@ -148,15 +134,15 @@ def main(args):
|
|||||||
)
|
)
|
||||||
if len(diff_dataset) == 0:
|
if len(diff_dataset) == 0:
|
||||||
diff_dataset = None
|
diff_dataset = None
|
||||||
|
logger.warning("扩散数据集为空，忽略扩散数据")
|
||||||
else:
|
else:
|
||||||
logger.warning(f"扩散数据目录不存在，忽略: {diff_dir_path}")
|
logger.warning(f"扩散数据目录不存在，忽略: {diff_dir_path}")
|
||||||
diff_enabled = False
|
diff_enabled = False
|
||||||
|
|
||||||
logger.info(
|
logger.info(
|
||||||
"真实数据集大小: %d%s%s" % (
|
"真实数据集大小: %d%s" % (
|
||||||
len(real_dataset),
|
len(real_dataset),
|
||||||
f", 合成(程序)数据集: {len(syn_dataset)}" if syn_dataset else "",
|
f", 扩散生成数据集: {len(diff_dataset)}" if diff_dataset else "",
|
||||||
f", 合成(扩散)数据集: {len(diff_dataset)}" if diff_dataset else "",
|
|
||||||
)
|
)
|
||||||
)
|
)
|
||||||
|
|
||||||
@@ -165,7 +151,7 @@ def main(args):
|
|||||||
val_size = max(len(real_dataset) - train_size, 1)
|
val_size = max(len(real_dataset) - train_size, 1)
|
||||||
real_train_dataset, val_dataset = torch.utils.data.random_split(real_dataset, [train_size, val_size])
|
real_train_dataset, val_dataset = torch.utils.data.random_split(real_dataset, [train_size, val_size])
|
||||||
|
|
||||||
# 训练集：可与合成数据集合并（程序合成 + 扩散）
|
# 训练集：可与扩散生成数据集合并
|
||||||
datasets = [real_train_dataset]
|
datasets = [real_train_dataset]
|
||||||
weights = []
|
weights = []
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||||||
names = []
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names = []
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||||||
@@ -173,11 +159,8 @@ def main(args):
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|||||||
n_real = len(real_train_dataset)
|
n_real = len(real_train_dataset)
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||||||
n_real = max(n_real, 1)
|
n_real = max(n_real, 1)
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||||||
names.append("real")
|
names.append("real")
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||||||
# 程序合成
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||||||
if syn_dataset is not None and syn_enabled and syn_ratio > 0.0:
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# 扩散生成数据
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datasets.append(syn_dataset)
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||||||
names.append("synthetic")
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||||||
# 扩散合成
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||||||
if diff_dataset is not None and diff_enabled and diff_ratio > 0.0:
|
if diff_dataset is not None and diff_enabled and diff_ratio > 0.0:
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||||||
datasets.append(diff_dataset)
|
datasets.append(diff_dataset)
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||||||
names.append("diffusion")
|
names.append("diffusion")
|
||||||
@@ -186,38 +169,38 @@ def main(args):
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|||||||
mixed_train_dataset = ConcatDataset(datasets)
|
mixed_train_dataset = ConcatDataset(datasets)
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||||||
# 计算各源样本数
|
# 计算各源样本数
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||||||
counts = [len(real_train_dataset)]
|
counts = [len(real_train_dataset)]
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||||||
if syn_dataset is not None and syn_enabled and syn_ratio > 0.0:
|
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||||||
counts.append(len(syn_dataset))
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|
||||||
if diff_dataset is not None and diff_enabled and diff_ratio > 0.0:
|
if diff_dataset is not None and diff_enabled and diff_ratio > 0.0:
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||||||
counts.append(len(diff_dataset))
|
counts.append(len(diff_dataset))
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||||||
# 期望比例：real = 1 - (syn_ratio + diff_ratio)
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||||||
target_real = max(0.0, 1.0 - (syn_ratio + diff_ratio))
|
# 期望比例：real = 1 - diff_ratio
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||||||
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target_real = max(0.0, 1.0 - diff_ratio)
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||||||
target_ratios = [target_real]
|
target_ratios = [target_real]
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||||||
if syn_dataset is not None and syn_enabled and syn_ratio > 0.0:
|
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||||||
target_ratios.append(syn_ratio)
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||||||
if diff_dataset is not None and diff_enabled and diff_ratio > 0.0:
|
if diff_dataset is not None and diff_enabled and diff_ratio > 0.0:
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||||||
target_ratios.append(diff_ratio)
|
target_ratios.append(diff_ratio)
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||||||
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||||||
# 构建每个样本的权重
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# 构建每个样本的权重
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||||||
per_source_weights = []
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per_source_weights = []
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||||||
for count, ratio in zip(counts, target_ratios):
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for count, ratio in zip(counts, target_ratios):
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||||||
count = max(count, 1)
|
count = max(count, 1)
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||||||
per_source_weights.append(ratio / count)
|
per_source_weights.append(ratio / count)
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||||||
|
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||||||
# 展开到每个样本
|
# 展开到每个样本
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||||||
weights = []
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weights = []
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||||||
idx = 0
|
idx = 0
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||||||
for count, w in zip(counts, per_source_weights):
|
for count, w in zip(counts, per_source_weights):
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||||||
weights += [w] * count
|
weights += [w] * count
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||||||
idx += count
|
idx += count
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||||||
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||||||
sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples=len(mixed_train_dataset), replacement=True)
|
sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples=len(mixed_train_dataset), replacement=True)
|
||||||
train_dataloader = DataLoader(mixed_train_dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler, num_workers=4)
|
train_dataloader = DataLoader(mixed_train_dataset, batch_size=batch_size, sampler=sampler, num_workers=4)
|
||||||
logger.info(
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logger.info(
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||||||
f"启用混采: real={target_real:.2f}, syn={syn_ratio:.2f}, diff={diff_ratio:.2f}; 总样本={len(mixed_train_dataset)}"
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f"启用混采: real={target_real:.2f}, diff={diff_ratio:.2f}; 总样本={len(mixed_train_dataset)}"
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||||||
)
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)
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||||||
if writer:
|
if writer:
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writer.add_text(
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writer.add_text(
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||||||
"dataset/mix",
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"dataset/mix",
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f"enabled=true, ratios: real={target_real:.2f}, syn={syn_ratio:.2f}, diff={diff_ratio:.2f}; "
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f"enabled=true, ratios: real={target_real:.2f}, diff={diff_ratio:.2f}; "
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||||||
f"counts: real_train={len(real_train_dataset)}, syn={len(syn_dataset) if syn_dataset else 0}, diff={len(diff_dataset) if diff_dataset else 0}"
|
f"counts: real_train={len(real_train_dataset)}, diff={len(diff_dataset) if diff_dataset else 0}"
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||||||
)
|
)
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||||||
else:
|
else:
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||||||
train_dataloader = DataLoader(real_train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)
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train_dataloader = DataLoader(real_train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=4)
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