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\'\x86\x9d\xac\x0f\xac\xfe9\x1f\xba&coN\x1e\x84\xa3\x9e.\x85\x8b\xb3\xbe?\x88^\x18\xa4\xdaa\x14\xd2\x1d~4xUh\x0e\xb1\xeeDl\xe4\x17\xbc\x96\xa5\x83c\x00\xa9\xf4\xe9q\xb7\xbe\x8cv|\xe3\xf3{\xb3\x1f!z\x1eVF\x90`U\xea<\xe7\xf3}\xdf\xcf\xd8\x8d\xb0\xb0Y3\xff\xfa\xc3\x16\x14\xa7\x9f\xd0\xd9\x0c#\x90\x95\xfa\x0f\x01V>\xe06\rZ\x92\x968H\xd8\x9cq\xd4\xd7;W\x05\xf0\xb7\xa1\x0f4\xf3\xee\x8e\xca*\x19\xca\r\xef\xad\xe8\xd0\xaaWj\xa2d\x03\x8e\x1d\x88\xbb\x03\x8b\x19\x82\xa9\xaem\x8b+Y\xf3\xc5/\xacp\x81\x05y\x1f4\xebV\xee\xdfe\xa8\xfdS\x8f\xe7\x11\xb4\x08\x14L<\x06\xba\t_\x91|\xbc5\xda\x10\xc1<m\xb4\xa6\xd3T\xc0\xf3-}\xe2p\xc4"\x0f\xc5\x8c\xee\x9e\xab\x1e\xb2&\x19\x0b\x89\xc2\xcc\xf6\xf6\xe6\xfb\xa5s\x13\xc4\xc4\x83Gi+\t\xd4cK8`\xb3\xfaI\xb0\xdbS\xe3\xc1\x00@&\xfc\x10E\x12\'w\x91\x8b\xb4T\xd1Q-\xfb\x81\xc1f.o\xa4\xb1TlJI\x17E\xe8)\x02MfNN\xb4j\xd7\xfcr\xc6\xac\x11jQ\xb0\x82+\x86\x95\xe9\x88\x93\xbc6o\xd4\xe6\xdbOHnu5pr\xfb\xbf\x87q\r~\xdd\x8dX*\x13\xf3\xe5\x14\xd7\xaa\x02&+\x0e3X\xba\x0e i*\xff\xb8D\xde_c\xfd\xf0\xc8\xbf\x82Di:Z@\xdf\xe5\xeb\x14\xe8\x96C\xbe\xa6\xef\xb2\xa2\xc2^\x83\xc5\ts\x86\xd1Te\xcc\xda\xb6\xe8\xb2yT\xb6\x9eO\xb7\x16<B\x0b\xe8\xf9\xbap\x0bRp(\xbd\xd6\x82~\x00^i\xf8\xd8N\xe5\xbe\xa0M\xaf\xce\xbf?(_\x99\xdd\xb5*\x06\x88\x02\xa7W\xa6a\xca\x97\xed\xbf\xae\xb4T\x96\xdd?\xb9\x80=\xdb[4\xde\x8aiw\x0e\x14\x93\xb8\x0f\x80q\xb0\x13\xff\xaa(\xde1\x05yr\xf1>\xadO$\xd4t8\x0f\xb3z[\xea\xdf\xb3^v\xe3\x14=d\x13\xfcs\xabY\xd24\x84\xd2\xf3\x80U\x88d3\x1e\x83\xf2\xba\xc50|\xa5\x9a\x90G\rS\x8f\x18\xe3\x8c\xcd\xd89\xd6\x0bP\x9e\xb3,(r)5\xc2#\xfbI\x08\xe9^\xe1\x13\xce\x80\x18\xf6\x08`O\xae1\xca\x81\x1f\x05:\x95\xa1\x17\xbb[\xc5q0\xb4\xd6\x82\xc6W\x15\xe6\xac\xbd\xef\x8e\x1c\xa8\x06\x89&\xea\x07&\x06)\x8f\x12\xde5\xbb\xd8\xc6\xf34\x9cUK]\x91^]\x86j\xdea%\x03\x97@\x96\xdfi\xe0\xac\x9e\xc1\x02A\x83Q&O2\xebg\xddeM\x8b\x13\\\xf9\x86\xff-\xa4n\x83)ulQ\xe2\xe9\xe89\xf9\x18\x99\x8a\x96`aE4\xed\x9c++]\xbe\xce\xe6\x11\x02\xf2,(\x1f\n\xe0\xe2\x12\x0f\xd3\xd1\xcaI\xba\xf9\xe9{\x16N\xe4\xcf\'\xcb\xd3\x90\x82\xb1\xf5 ]\x8d\xef\x95!\xc0\x05?\xe5y{Z\x9e\r5\x7f\xee\x7f\xb0;\xe9\x8d[\x13o\xc7\x1b\xc8h\x02S\xe7\x90\x95W\xecMRv\xea$G8\x92\x1a\xd6\x11\xa2\rR"\x0f{\xeb\x16AD\xdb\xc2Km\x85w\x03Y\xc8"\xd0\xa8\x94K\x01\x0bg\xe1\x840\xe0uy\xdc\x17F\x8c En\xd3\xf9\x8d\x92\x1a\xaf\xaeZA-\xe0\xf6\xd7a\xf7 \xefb\xd0pEhB\xa8\x8a\xb7jp\xdeIL,C\xde\xafm\xd0\xd9+= \xaf\xe7d\xd8\xd0\xa2\xb8-\xc1Y\nII\x17?\x16\x8bq\x1b\x809\xf0\x03@\xda\x9e\xb3\x08\xdd\xdchw\x87\x97\xa3\xad\'C\xc8?w\x15\xac3\xd7\'\xef~\x8cO,aQ\xd3\xc4\xe3')
+import logging
+import random
+
+import torch
+from torch.cuda.amp import autocast as autocast
+from torchvision import models
+import torch.nn as nn
+
+from medomni.common.registry import registry
+from medomni.models.blip2 import Blip2Base, disabled_train
+from medomni.models.modeling_llama import LlamaForCausalLM
+from transformers import LlamaTokenizer
+from transformers import SwinModel
+import torch.nn.functional as F
+import math
+from einops import rearrange, repeat
+from einops_exts import rearrange_many
+import open_clip
+import segmentation_models_pytorch as smp
+from medomni.models.UNet import UNet3d
+from huggingface_hub import PyTorchModelHubMixin
+import ipdb
+from peft import (
+    get_peft_model,
+    LoraConfig,
+    PrefixTuningConfig,
+    PromptEncoderConfig,
+    PromptTuningConfig,
+    TaskType,
+)
+
+class GroupNorm(nn.GroupNorm):
+    """Subclass torch's LayerNorm to handle fp16."""
+
+    def forward(self, x: torch.Tensor):
+        orig_type = x.dtype
+        ret = super().forward(x.type(torch.float32))
+        return ret.type(orig_type)
+
+class LayerNorm(nn.LayerNorm):
+    """Subclass torch's LayerNorm to handle fp16."""
+
+    def forward(self, x: torch.Tensor):
+        orig_type = x.dtype
+        ret = super().forward(x.type(torch.float32))
+        return ret.type(orig_type)
+
+def replace_batchnorm_2d(model):
+    for name, module in reversed(model._modules.items()):
+        if len(list(module.children())) > 0:
+            model._modules[name] = replace_batchnorm_2d(module)
+        
+        if isinstance(module, nn.BatchNorm2d):
+            model._modules[name] = GroupNorm(num_groups=16, num_channels=module.num_features)
+    return model
+
+def dice_loss(input, target):
+    input = torch.sigmoid(input)
+    smooth = 1.0
+    iflat = input.view(-1)
+    tflat = target.view(-1)
+    intersection = (iflat * tflat).sum()
+    return ((2.0 * intersection + smooth) / (iflat.sum() + tflat.sum() + smooth))
+
+class FocalLoss(nn.Module):
+    def __init__(self, gamma):
+        super().__init__()
+        self.gamma = gamma
+
+    def forward(self, input, target):
+        if not (target.size() == input.size()):
+            raise ValueError("Target size ({}) must be the same as input size ({})"
+                             .format(target.size(), input.size()))
+        max_val = (-input).clamp(min=0)
+        loss = input - input * target + max_val + \
+            ((-max_val).exp() + (-input - max_val).exp()).log()
+        invprobs = F.logsigmoid(-input * (target * 2.0 - 1.0))
+        loss = (invprobs * self.gamma).exp() * loss
+        return loss.mean()
+
+class MixedLoss(nn.Module):
+    def __init__(self, alpha, gamma):
+        super().__init__()
+        self.alpha = alpha
+        self.focal = FocalLoss(gamma)
+
+    def forward(self, input, target):
+        loss = self.alpha*self.focal(input, target) - torch.log(dice_loss(input, target))
+        return loss.mean()
+
+def trans_seg(sample_num, bsz):
+    labels = torch.zeros((bsz, 10))
+    c_bsz = 0
+    for num1 in sample_num:
+        num2 = num1.split('-')
+        for num3 in num2:
+            if num3 != 'n/a':
+                c4 = 0
+                for num in num3.split(','):
+                    labels[c_bsz, c4] = float(num)
+                    c4 += 1
+                c_bsz += 1
+    return labels
+
+def trans_det(sample_num, bsz):
+    labels = torch.zeros((bsz, 4))
+    c_bsz = 0
+    for num1 in sample_num:
+        num2 = num1.split(';')
+        for num3 in num2:
+            if num3 != 'n/a':
+                c4 = 0
+                for num in num3.split(','):
+                    labels[c_bsz, c4] = float(num)
+                    c4 += 1
+                c_bsz += 1
+    return labels
+
+def trans_keypoint(sample_num, bsz):
+    labels = torch.zeros((bsz, 2))
+    c_bsz = 0
+    for num1 in sample_num:
+        num2 = num1.split(';')
+        for num3 in num2:
+            if num3 != 'n/a':
+                c4 = 0
+                for num in num3.split(','):
+                    labels[c_bsz, c4] = float(num)
+                    c4 += 1
+                c_bsz += 1
+    return labels
+
+@registry.register_model("medomni")
+class MedOmni(Blip2Base, PyTorchModelHubMixin):
+    PRETRAINED_MODEL_CONFIG_DICT = {
+        "medomni": "configs/models/medomni.yaml",
+    }
+    def __init__(
+        self,
+        config,
+    ):
+        super().__init__()
+        freeze_vit=True
+        llama_model=config['llama_model']
+        max_txt_len=config['max_txt_len']
+        low_resource=False  # use 8 bit and put vit in cpu / have not been tested
+        end_sym=config['end_sym']
+        # self.tokenizer = self.init_tokenizer()
+        self.low_resource = low_resource
+
+        print('Loading VIT')
+        self.visual_encoder_2d = SwinModel.from_pretrained('microsoft/swin-base-patch4-window7-224')
+        self.visual_encoder_3d = UNet3d(in_channels=1, n_classes=1, n_channels=32)
+        self.ln_vision_2d = LayerNorm(1024)
+        self.ln_vision_3d = LayerNorm(256)
+
+        if freeze_vit:
+            for name, param in self.visual_encoder_2d.named_parameters():
+                param.requires_grad = False
+            self.visual_encoder_2d = self.visual_encoder_2d.eval()
+            self.visual_encoder_2d.train = disabled_train
+            for name, param in self.ln_vision_2d.named_parameters():
+                param.requires_grad = False
+            self.ln_vision_2d = self.ln_vision_2d.eval()
+            self.ln_vision_2d.train = disabled_train
+            for name, param in self.visual_encoder_3d.named_parameters():
+                param.requires_grad = False
+            self.visual_encoder_3d = self.visual_encoder_3d.eval()
+            self.visual_encoder_3d.train = disabled_train
+            for name, param in self.ln_vision_3d.named_parameters():
+                param.requires_grad = False
+            self.ln_vision_3d = self.ln_vision_3d.eval()
+            self.ln_vision_3d.train = disabled_train
+            logging.info("freeze vision encoder")
+        print('Loading VIT Done')
+
+        print('Loading LLAMA')
+        self.llama_tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(llama_model, legacy=False, use_fast=False)
+        special_token = {}
+        special_token["additional_special_tokens"] = ['<ImageHere>']
+        self.llama_tokenizer.add_special_tokens(
+            special_token
+        )
+        self.llama_tokenizer.add_tokens("<DET>")
+        self.llama_tokenizer.add_tokens("<2DSEG>")
+        self.llama_tokenizer.add_tokens("<3DSEG>")
+        # self.llama_tokenizer.add_tokens("<2DPOINT>")
+        self.llama_tokenizer.add_tokens("<N/A>")
+        self.det_token_idx = self.llama_tokenizer("<DET>", add_special_tokens=False).input_ids[0]
+        self.seg_token_idx_2d = self.llama_tokenizer("<2DSEG>", add_special_tokens=False).input_ids[0]
+        self.seg_token_idx_3d = self.llama_tokenizer("<3DSEG>", add_special_tokens=False).input_ids[0]
+        # self.point_token_idx_2d = self.llama_tokenizer("<2DPOINT>", add_special_tokens=False).input_ids[0]
+        self.na_token_idx = self.llama_tokenizer("<N/A>", add_special_tokens=False).input_ids[0]
+        self.llama_tokenizer.pad_token = 0
+
+        if self.low_resource:
+            self.llama_model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
+                llama_model,
+                torch_dtype=torch.bfloat16,
+                load_in_8bit=True,
+                device_map="auto"
+            )
+        else:
+            self.llama_model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
+                llama_model,
+                torch_dtype=torch.bfloat16,
+            )
+
+        self.llama_model.resize_token_embeddings(len(self.llama_tokenizer))
+        self.embed_tokens = self.llama_model.get_input_embeddings()
+        self.embed_states = self.llama_model.get_output_embeddings() # cannot remove
+        # ---LoRA---
+        class CastOutputToFloat(nn.Sequential):
+            def forward(self, x): return super().forward(x).to(torch.bfloat16)
+        self.llama_model.lm_head = CastOutputToFloat(self.llama_model.lm_head)
+        # ---LoRA---
+
+        print("Setup PEFT")
+        peft_config = LoraConfig(
+            task_type="CAUSAL_LM", inference_mode=False,
+            r=16,
+            lora_alpha=16, lora_dropout=0.1, 
+            target_modules=['q_proj', 'v_proj']
+        ) # 8 32 hyz 9.21
+        self.llama_model = get_peft_model(self.llama_model, peft_config)
+        self.llama_proj_2d = nn.Linear(1024, self.llama_model.config.hidden_size)
+        self.llama_proj_3d = nn.Linear(256, self.llama_model.config.hidden_size)
+
+        # # Detection
+        text_det = nn.Sequential(
+            LayerNorm(self.llama_model.config.hidden_size),
+            nn.Linear(self.llama_model.config.hidden_size, 256),
+            nn.ReLU(inplace=True),
+            LayerNorm(256),
+            nn.Linear(256, 4),
+        )
+        self.text_det = text_det
+        self.det_loss = torch.nn.SmoothL1Loss()
+
+        # # Keypoint
+        # text_point = nn.Sequential(
+        #     LayerNorm(self.llama_model.config.hidden_size),
+        #     nn.Linear(self.llama_model.config.hidden_size, 256),
+        #     nn.ReLU(inplace=True),
+        #     LayerNorm(256),
+        #     nn.Linear(256, 2),
+        # )
+        # self.text_point = text_point
+        # self.keypoint_loss = torch.nn.SmoothL1Loss()
+
+        # Segmentation
+        self.model_seg_2d = smp.Unet(encoder_name="resnet18", encoder_weights="imagenet", in_channels=3, classes=1)
+        self.model_seg_2d = replace_batchnorm_2d(self.model_seg_2d) # GN is much better than BN
+
+        text2seg_2d = nn.Sequential(
+            LayerNorm(self.llama_model.config.hidden_size),
+            nn.Linear(self.llama_model.config.hidden_size, 512),
+        )
+        self.text2seg_2d = text2seg_2d
+        self.text2seg_2d_ln = LayerNorm(512)
+        self.text2seg_2d_gn = GroupNorm(16, 512)
+        text2seg_3d = nn.Sequential(
+            LayerNorm(self.llama_model.config.hidden_size),
+            nn.Linear(self.llama_model.config.hidden_size, 256),
+        )
+        self.text2seg_3d = text2seg_3d
+        self.text2seg_3d_ln = LayerNorm(256)
+        self.text2seg_3d_gn = GroupNorm(16, 256)
+        self.seg_loss = MixedLoss(10.0, 2.0)
+
+        self.max_txt_len = max_txt_len
+        self.end_sym = end_sym
+        self.prompt_list = []
+
+    def vit_to_cpu(self):
+        self.ln_vision.to("cpu")
+        self.ln_vision.float()
+        self.visual_encoder.to("cpu")
+        self.visual_encoder.float()
+
+    def encode_img(self, image, modals, task_types=[]):
+        B,S,_,_,_ = image.shape
+        device = image.device
+        image_embeds_list = None
+        if self.low_resource:
+            self.vit_to_cpu()
+            image = image.to("cpu")
+        with self.maybe_autocast(device):
+            if 'ct' in modals:
+                image_embeds_list = self.visual_encoder_3d(image, encoder_only=True)
+                image_embeds_list = [_.to(device) for _ in image_embeds_list]
+                image_embeds = image_embeds_list[-1].detach()
+                image_embeds = F.adaptive_avg_pool3d(image_embeds, (1, 3, 3)).view(B, image_embeds.shape[1], -1).permute(0, 2, 1)
+                inputs_llama = self.llama_proj_3d(self.ln_vision_3d(image_embeds))
+                inputs_llama = rearrange(inputs_llama, "(b s) c d -> b s c d", b=B, s=S).to(torch.bfloat16)
+                atts_llama = torch.ones(inputs_llama.size()[:-2], dtype=torch.long).to(image.device)
+            else:
+                image = rearrange(image, "b s c h w -> (b s) c h w")
+                image_embeds = self.visual_encoder_2d(image)['last_hidden_state'].to(device)
+                image_embeds_unp = image_embeds.permute(0, 2, 1).view(B*S,-1,7,7)
+                image_embeds_unp = F.adaptive_avg_pool2d(image_embeds_unp, (3, 3))
+                image_embeds = image_embeds_unp.view(B*S, -1, 9).permute(0, 2, 1)
+                inputs_llama = self.llama_proj_2d(self.ln_vision_2d(image_embeds))
+                if 'segmentation' not in task_types:
+                    inputs_llama = rearrange(inputs_llama, "(b s) c d -> b s c d", b=B, s=S).to(torch.bfloat16)
+                    atts_llama = torch.ones(inputs_llama.size()[:-2], dtype=torch.long).to(image.device)
+                else:
+                    inputs_llama = rearrange(inputs_llama, "(b s) c d -> b s c d", b=B, s=S).to(torch.bfloat16).detach() # add detach() for segmentation tasks
+                    atts_llama = torch.ones(inputs_llama.size()[:-2], dtype=torch.long).to(image.device).detach()
+         
+        return inputs_llama, atts_llama, image_embeds_list
+
+    def prompt_concat(self, img_embeds, atts_img, prompt):
+        if prompt:
+            batch_size = img_embeds.shape[0]
+            p_after_embeds = self.embed_tokens(prompt.input_ids).expand(batch_size, -1, -1)
+            wrapped_img_embeds = torch.cat([img_embeds, p_after_embeds], dim=1)
+            wrapped_atts_img = atts_img[:, :1].expand(-1, wrapped_img_embeds.shape[1])                
+            return wrapped_img_embeds, wrapped_atts_img
+        else:
+            return img_embeds, atts_img
+
+    def prompt_wrap(self, img_embeds, atts_img, prompt_list, num_imgs, seg=None):
+        bsz = img_embeds.shape[0]
+        if prompt_list:
+            img_idx = ([], [])
+            for i in range(len(num_imgs)):
+                for j in range(num_imgs[i]):
+                    img_idx[0].append(i)
+                    img_idx[1].append(j)
+            prompt_tokens = self.llama_tokenizer(prompt_list, return_tensors="pt", padding="longest", truncation=True, max_length=256).to(img_embeds.device)
+            idx = (prompt_tokens.input_ids == 32000).nonzero(as_tuple=True)
+            prompt_tokens.input_ids[idx] = 123 # avoid memory issue
+            p_embeds = self.embed_tokens(prompt_tokens.input_ids).expand(bsz, -1, -1)
+            if seg is None:
+                p_embeds[idx] = rearrange(img_embeds[img_idx], "b c d -> (b c) d").to(torch.bfloat16)
+            else:
+                p_embeds[idx] = rearrange(img_embeds[img_idx], "b c d -> (b c) d").to(torch.bfloat16).detach()
+            return p_embeds, atts_img
+        else:
+            return img_embeds, atts_img
+
+    def forward(self, samples):
+        image = samples["image"]
+        bsz = image.shape[0]
+        img_embeds, atts_img, img_embeds_list = self.encode_img(image, samples['modal'], samples['task_type'])
+        prefix_list = []
+        tag_list = [[] for _ in range(bsz)]
+        placeholder = ['<ImageHere>'] * 9 # 9 = the number of visual tokens
+        for j in range(bsz):
+            num = samples['num_imgs'][j]
+            prefix = '' # Can add some prompt, such as 'You will be given an image, please describe everything you see' 
+            for i in range(num):
+                prefix += '<img' + str(i) + '>' + ''.join(x for x in placeholder) + '</img' + str(i) + '>' 
+                tag_list[j].append('<img' + str(i) + '>')
+            prefix_list.append('###Human:' + prefix)
+        img_embeds, atts_img = self.prompt_wrap(img_embeds, atts_img, prefix_list, samples['num_imgs'], seg = None if 'segmentation' not in samples['task_type'] else 'yes')
+        self.llama_tokenizer.padding_side = "right"
+
+        prompt = [t for t in samples['question']]
+        for i in range(len(prompt)):
+            tags = ''
+            for tag in tag_list[i]:
+                if tag not in prompt[i]:
+                    tags += tag
+            prompt[i] = prompt[i].replace('_*_', tags)
+        
+        if 'detection' in samples['task_type'] or 'keypoint' in samples['task_type']:
+            sample_ans = [ans.split('|||')[0] for ans in samples['answer']]
+            sample_num = [ans.split('|||')[1] for ans in samples['answer']]
+        else:
+            sample_ans = samples['answer']
+        text = ['###Assistant: ' + str(t) + self.end_sym for t in sample_ans]
+
+        prompt_tokens = self.llama_tokenizer(
+            prompt,
+            return_tensors="pt",
+            padding='longest',
+            truncation=True,
+            max_length=256,
+            add_special_tokens=False
+        ).to(image.device)
+
+        img_embeds, atts_img = self.prompt_concat(img_embeds, atts_img, prompt_tokens) 
+
+        to_regress_tokens = self.llama_tokenizer(
+            text,
+            return_tensors="pt",
+            padding="longest",
+            truncation=True,
+            max_length=self.max_txt_len,
+            add_special_tokens=False
+        ).to(image.device)
+
+        targets = to_regress_tokens.input_ids.masked_fill(
+            to_regress_tokens.input_ids == self.llama_tokenizer.pad_token_id, -100
+        )
+
+        empty_targets = (
+            torch.ones([atts_img.shape[0], atts_img.shape[1]+1],
+                       dtype=torch.long).to(image.device).fill_(-100)  # plus one for bos
+        )
+        targets = torch.cat([empty_targets, targets], dim=1)
+
+        batch_size = img_embeds.shape[0]
+        bos = torch.ones([batch_size, 1],
+                         dtype=to_regress_tokens.input_ids.dtype,
+                         device=to_regress_tokens.input_ids.device) * self.llama_tokenizer.bos_token_id
+
+        bos_embeds = self.embed_tokens(bos)
+        atts_bos = atts_img[:, :1]
+
+        to_regress_embeds = self.embed_tokens(to_regress_tokens.input_ids)
+        inputs_embeds = torch.cat([bos_embeds, img_embeds, to_regress_embeds], dim=1)
+        attention_mask = torch.cat([atts_bos, atts_img, to_regress_tokens.attention_mask], dim=1)
+        with self.maybe_autocast(image.device):
+            outputs = self.llama_model(
+                inputs_embeds=inputs_embeds,
+                attention_mask=attention_mask,
+                return_dict=True,
+                labels=targets,
+                output_hidden_states=True,
+            )
+        loss = outputs.loss
+
+        if 'detection' in samples['task_type']:
+            with self.maybe_autocast(image.device):
+                hidden_states = outputs.hidden_states[-1]
+                token_mask = targets == self.det_token_idx
+                target_states = hidden_states[token_mask]
+                with self.maybe_autocast():
+                    det_states = self.text_det(target_states)
+                labels = trans_det(sample_num, det_states.shape[0])
+                labels = labels.to(targets.device)
+                det_loss = self.det_loss(det_states, labels)
+                loss += det_loss * 1e2
+
+        if 'keypoint' in samples['task_type']:
+            with self.maybe_autocast(image.device):
+                hidden_states = outputs.hidden_states[-1]
+                token_mask = targets == self.point_token_idx_2d
+                target_states = hidden_states[token_mask]
+                with self.maybe_autocast():
+                    point_states = self.text_point(target_states)
+                labels = trans_keypoint(sample_num, point_states.shape[0])
+                labels = labels.to(targets.device)
+                keypoint_loss = self.keypoint_loss(point_states, labels)
+                loss += keypoint_loss * 1e2
+
+        if 'segmentation' in samples['task_type']:
+            if 'ct' in samples['modal']:
+                masks = samples['answer_img']
+                with self.maybe_autocast(image.device):
+                    img_embeds_list = self.visual_encoder_3d(image, encoder_only=True)
+                    img_embeds_list = [_.to(targets.device) for _ in img_embeds_list]
+                    hidden_states = outputs.hidden_states[-1]
+                    token_mask = targets == self.seg_token_idx_3d
+                    target_states = hidden_states[token_mask]   
+                    seg_states = self.text2seg_3d(target_states)
+                    last_feats = img_embeds_list[-1]
+                    last_feats = last_feats + seg_states.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
+                    last_feats = self.text2seg_3d_gn(last_feats)
+                    img_embeds_list[-1] = last_feats
+                    seg_preds = self.visual_encoder_3d(encoder_only=False, x_=img_embeds_list)
+                    loss += self.seg_loss(seg_preds, masks.float()) # +
+            else:  
+                masks = samples['answer_img']
+                with self.maybe_autocast(image.device):
+                    feats = self.model_seg_2d.encoder(image[:,0])
+                    last_feats = feats[-1]
+                    hidden_states = outputs.hidden_states[-1]
+                    token_mask = targets == self.seg_token_idx_2d
+                    target_states = hidden_states[token_mask]
+                    seg_states = self.text2seg_2d(target_states)
+                    last_feats = last_feats+seg_states.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
+                    last_feats = self.text2seg_2d_gn(last_feats)
+                    feats[-1] = last_feats
+                    seg_feats = self.model_seg_2d.decoder(*feats)
+                    seg_preds = self.model_seg_2d.segmentation_head(seg_feats)
+                    loss += self.seg_loss(seg_preds, masks.float())
+
+        return {"loss": loss, "modal": samples['modal'][0], "task_type": samples['task_type'][0]}
+
+    @classmethod
+    def from_config(cls, cfg, finetune=False):
+        model = cls(cfg)
+
+        # load checkpoint
+        ckpt_path = cfg.get("ckpt", "")
+        if ckpt_path:
+            print("Load Checkpoint: {}".format(ckpt_path))
+            ckpt = torch.load(ckpt_path, map_location="cpu")
+            if finetune:
+                current_model_dict = model.state_dict()
+                weights = ckpt['model']
+                new_state_dict = {}
+                for k in list(current_model_dict.keys()):
+                    if k in list(weights.keys()):
+                        if weights[k].size() == current_model_dict[k].size():
+                            new_state_dict[k] = weights[k]
+                        else:
+                            new_state_dict[k] = current_model_dict[k]
+                    else:
+                        print(k)
+                        new_state_dict[k] = current_model_dict[k]
+                msg = model.load_state_dict(new_state_dict, strict=False)
+            else:
+                msg = model.load_state_dict(ckpt['model'], strict=False)
+
+        return model

medomni/models/pyarmor_runtime_000000/__init__.py

@@ -1,2 +0,0 @@
-# Pyarmor 9.0.3 (trial), 000000, 2024-10-28T10:25:17.919106
-from .pyarmor_runtime import __pyarmor__