ICCV 2023 |DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction 扩散模型语义分割 复现笔记
图像分割领域的扩散模型链接共收编了两篇论文：
DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction
Unleashing Text-to-Image Diffusion Models for Visual Perception
DDP: Diffusion Model for Dense Visual Prediction
最关键的是mmcv pytorch cuda 各种版本的问题 真的让人抓狂
别跟之前mmsegmentation的环境一起 因为 版本不对应
别跟之前mmsegmentation的环境一起 因为 版本不对应
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip3 install install torch==2.0.1+cu117 torchvision==0.15.2+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/cu117/torch_stable.html
pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install mmcv==1.6.2 #刚开始安装的1.6.2 后来升级2.2.0
pip install mmcv==2.2.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu117/torch2.0/index.html
pip install setuptools==59.5 prettytable
git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git -b v0.29.0
cd mmsegmentation
pip install -v -e .1报错：
在文件路径"C:\ProgramData\anaconda3\envs\ddp\lib\site-packages\mmcv\utils\ext_loader.py"中的第13行，在函数load_ext中执行以下操作：
通过调用importlib模块中的import_module函数来获取指定名称的模块。
具体来说：
在文件路径"C:\ProgramData.../mmcv/utils/ext_loader.py"中：
第13行，在函数load_ext中执行以下操作：
通过调用importlib模块中的import_module函数来获取指定名称的模块。
具体来说：
在文件路径"C:\ProgramData.../site-packages/mmcv/utils/ext_loader.py"中：
第13行，在函数load_ext内部定义了一个名为ext变量：
通过调用importlib.import_module函数来获取指定名称的模块。
具体来说：
在文件路径"C:\ProgramData.../anaconda3/envs/ddp/lib/importlib/_init.py"中：
第127行，在导入机制中定义了一个名为return的变量：
该变量由_bottleneck库中的_gcd_import函数完成任务。
最终导致安装过程中发现缺少关键依赖模块 "mmcv._ext"。
1解决方案：
升级mmcv版本
但是要修改引用
import revert_sync_batchnorm from mmengine.model
import get_dist_info, init_dist from mmengine.dist
import Config, DictAction, get_git_hash from mmengine
该版本MMCV（Minor Change Version）为2.0.0已被使用但存在不兼容性，请安装mmcv版本要求大于等于(1,3)、小于(1.8)
后续 下载并执行pip命令以安装mmCV-Full 1.6.x版本。（$ pip install mmcv-full==1.6.x）
2.报错
KeyError: ‘DDP is not in the models registry’
检查：
@SEGMENTORS.register_module()
该模块被注册为段落器。
class DDP(EncoderDecoder)
该编码器继承自EncoderDecoder。
确认问题已被解决，并且初始化文件也已引入。
2解决方案：
进入 segmentation
pip install -v -e .
成功
总结：这个方法相对容易实现 mmsegmentation 不宜选择太新版本 经过测试发现该算法在不同版本中表现稳定 建议使用 mmcv 版本在 (1,8,,) 范围内
Unleashing Text-to-Image Diffusion Models for Visual Perception
这篇论文令人感到沮丧 我在尝试解决这个问题时遇到了困难 我成功地在3.4天内修复了大约20个错误 问题始终无法解决
对于pytorch版本来说较低会带来诸多不便
但是还有很多乱七八糟的问题 很多都记不得了
还有这个令人不快的路径问题总是提醒我…/找不到
这个 跟上面一样 也要重新安装
这个问题我好像是直接注释掉了
还有 ldm的错误安装问题
去搜的 可以解决问题
最后卡在这了
有哪位大神跑出来可以出个经验贴吗！！！！！！跪谢了！！！！！！！！！！