# OV-COCO 鲁棒性评估 (Robustness Evaluation)

评估目标检测模型在图像退化条件下的性能，**专为 OV-COCO 数据集设计**，支持 `base_ap50`、`novel_ap50`、`all_ap50` 指标。

## 目录结构

```
robustness_eval/
├── test_robustness_ovcoco.py    # OV-COCO 鲁棒性测试脚本
├── merge_robustness_results.py  # 结果合并与报告生成
├── run_clearclip_robustness.sh  # ClearCLIP 8-GPU 并行测试
├── run_clipself_robustness.sh   # CLIPSelf 8-GPU 并行测试
├── logs/                        # 运行日志
└── results/                     # 测试结果
    ├── clearclip/
    └── clipself/
```

## 退化类型 (15 种 benchmark)

| 类别 | 退化类型 |
|------|----------|
| Noise | gaussian_noise, shot_noise, impulse_noise |
| Blur | defocus_blur, glass_blur, motion_blur, zoom_blur |
| Weather | snow, frost, fog, brightness |
| Digital | contrast, elastic_transform, pixelate, jpeg_compression |

## 严重程度

1-5 级，数字越大退化越严重。共 75 个场景 (15 类型 × 5 级别)。

## 评估指标

### OV-COCO 特有指标
- **base_ap50**: 已知类别 (48 类) 的 AP@IoU=0.50
- **novel_ap50**: 新类别 (17 类) 的 AP@IoU=0.50
- **all_ap50**: 所有类别 (65 类) 的 AP@IoU=0.50

### 鲁棒性指标
- **P (Performance)**: 原始图像上的性能
- **mPC (mean Performance under Corruption)**: 所有退化条件下的平均性能
- **rPC (relative Performance under Corruption)**: mPC / P，衡量鲁棒性

## 使用方法

### 1. 运行鲁棒性测试

```bash
cd /mnt/bn/strategy-mllm-train/user/wangjunjie/code/xiaomoguhzz/DeCLIP_private/robustness_eval

# ClearCLIP (8 GPU 并行，后台运行)
bash run_clearclip_robustness.sh --nohup

# CLIPSelf (8 GPU 并行，后台运行)
bash run_clipself_robustness.sh --nohup

# 两个可以同时运行（GPU 显存足够时）
bash run_clearclip_robustness.sh --nohup && bash run_clipself_robustness.sh --nohup
```

### 2. 监控进度

```bash
# 查看日志
tail -f logs/gpu0_clearclip.log

# 检查完成数量 (预期 75 个)
ls results/clearclip/*_results.pkl 2>/dev/null | wc -l
ls results/clipself/*_results.pkl 2>/dev/null | wc -l
```

### 3. 合并结果并生成报告

```bash
# ClearCLIP
python3 merge_robustness_results.py \
    --results-dir results/clearclip \
    --model-name ClearCLIP

# CLIPSelf
python3 merge_robustness_results.py \
    --results-dir results/clipself \
    --model-name CLIPSelf
```

### 4. 输出文件

- **日志报告**: 控制台输出 base_ap50、novel_ap50、all_ap50 等汇总
- **Excel 报告**: `results/<model>/robustness_report.xlsx`
  - Summary: P、mPC、rPC 汇总
  - Category mPC: 按退化类别 (noise/blur/weather/digital) 统计
  - Corruption Avg: 每种退化类型的平均值
  - Base Ap50 / Novel Ap50 / All Ap50: 详细 15×5 矩阵
  - Full Matrix: 完整结果（便于复制到论文）

## 单场景测试

如需测试单个场景：

```bash
cd /mnt/bn/strategy-mllm-train/user/wangjunjie/code/xiaomoguhzz/DeCLIP_private/CLIPSelf/F-ViT
export PYTHONPATH=$PWD:/opt/tiger/xiaomoguhzz/mmdetection:$PYTHONPATH

python3 /mnt/bn/strategy-mllm-train/user/wangjunjie/code/xiaomoguhzz/DeCLIP_private/robustness_eval/test_robustness_ovcoco.py \
    configs/declip/fvit_vitb16_upsample_fpn_bs64_3e_ovcoco_clearclip.py \
    work_dirs/clearclip_ovcoco/epoch_3.pth \
    --out /tmp/test.pkl \
    --corruptions gaussian_noise \
    --severities 1 \
    --eval bbox
```

## 注意事项

1. **依赖安装**:
   ```bash
   pip install imagecorruptions openpyxl pandas
   ```

2. **运行时间**: 75 个场景 × 4836 图像，8 GPU 并行约需 2-3 小时

3. **与旧脚本的区别**: 
   - 旧脚本使用 `mmdet/test_robustness.py`，只输出标准 COCO 指标
   - 新脚本 `test_robustness_ovcoco.py` 调用 `CocoDatasetOV.evaluate()`，输出 OV-COCO 特有的 base/novel AP50

## 模型路径

| 模型 | Config | Checkpoint |
|------|--------|------------|
| ClearCLIP | `configs/declip/fvit_vitb16_upsample_fpn_bs64_3e_ovcoco_clearclip.py` | `work_dirs/clearclip_ovcoco/epoch_3.pth` |
| CLIPSelf | `configs/ov_coco/fvit_vitb16_upsample_fpn_bs64_3e_ovcoco_eva_clipself_proposals.py` | `/opt/tiger/xiaomoguhzz/fvit_eva_vitb16_ovcoco_clipself_proposals.pth` |