picoclvr.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2
   3 # Any copyright is dedicated to the Public Domain.
   4 # https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
   5
   6 # Written by Francois Fleuret <francois@fleuret.org>
   7
   8 import torch, torchvision
   9
  10 colors = [
  11     [ 255, 255, 255 ], [ 255, 0, 0 ], [ 0, 128, 0 ], [ 0, 0, 255 ], [ 255, 255, 0 ],
  12     [ 0, 0, 0 ], [ 128, 0, 0 ], [ 139, 0, 0 ], [ 165, 42, 42 ], [ 178, 34, 34 ],
  13     [ 220, 20, 60 ], [ 255, 99, 71 ], [ 255, 127, 80 ], [ 205, 92, 92 ], [ 240, 128, 128 ],
  14     [ 233, 150, 122 ], [ 250, 128, 114 ], [ 255, 160, 122 ], [ 255, 69, 0 ], [ 255, 140, 0 ],
  15     [ 255, 165, 0 ], [ 255, 215, 0 ], [ 184, 134, 11 ], [ 218, 165, 32 ], [ 238, 232, 170 ],
  16     [ 189, 183, 107 ], [ 240, 230, 140 ], [ 128, 128, 0 ], [ 154, 205, 50 ], [ 85, 107, 47 ],
  17     [ 107, 142, 35 ], [ 124, 252, 0 ], [ 127, 255, 0 ], [ 173, 255, 47 ], [ 0, 100, 0 ],
  18     [ 34, 139, 34 ], [ 0, 255, 0 ], [ 50, 205, 50 ], [ 144, 238, 144 ], [ 152, 251, 152 ],
  19     [ 143, 188, 143 ], [ 0, 250, 154 ], [ 0, 255, 127 ], [ 46, 139, 87 ], [ 102, 205, 170 ],
  20     [ 60, 179, 113 ], [ 32, 178, 170 ], [ 47, 79, 79 ], [ 0, 128, 128 ], [ 0, 139, 139 ],
  21     [ 0, 255, 255 ], [ 0, 255, 255 ], [ 224, 255, 255 ], [ 0, 206, 209 ], [ 64, 224, 208 ],
  22     [ 72, 209, 204 ], [ 175, 238, 238 ], [ 127, 255, 212 ], [ 176, 224, 230 ], [ 95, 158, 160 ],
  23     [ 70, 130, 180 ], [ 100, 149, 237 ], [ 0, 191, 255 ], [ 30, 144, 255 ], [ 173, 216, 230 ],
  24     [ 135, 206, 235 ], [ 135, 206, 250 ], [ 25, 25, 112 ], [ 0, 0, 128 ], [ 0, 0, 139 ],
  25     [ 0, 0, 205 ], [ 65, 105, 225 ], [ 138, 43, 226 ], [ 75, 0, 130 ], [ 72, 61, 139 ],
  26     [ 106, 90, 205 ], [ 123, 104, 238 ], [ 147, 112, 219 ], [ 139, 0, 139 ], [ 148, 0, 211 ],
  27     [ 153, 50, 204 ], [ 186, 85, 211 ], [ 128, 0, 128 ], [ 216, 191, 216 ], [ 221, 160, 221 ],
  28     [ 238, 130, 238 ], [ 255, 0, 255 ], [ 218, 112, 214 ], [ 199, 21, 133 ], [ 219, 112, 147 ],
  29     [ 255, 20, 147 ], [ 255, 105, 180 ], [ 255, 182, 193 ], [ 255, 192, 203 ], [ 250, 235, 215 ],
  30     [ 245, 245, 220 ], [ 255, 228, 196 ], [ 255, 235, 205 ], [ 245, 222, 179 ], [ 255, 248, 220 ],
  31     [ 255, 250, 205 ], [ 250, 250, 210 ], [ 255, 255, 224 ], [ 139, 69, 19 ], [ 160, 82, 45 ],
  32     [ 210, 105, 30 ], [ 205, 133, 63 ], [ 244, 164, 96 ], [ 222, 184, 135 ], [ 210, 180, 140 ],
  33     [ 188, 143, 143 ], [ 255, 228, 181 ], [ 255, 222, 173 ], [ 255, 218, 185 ], [ 255, 228, 225 ],
  34     [ 255, 240, 245 ], [ 250, 240, 230 ], [ 253, 245, 230 ], [ 255, 239, 213 ], [ 255, 245, 238 ],
  35     [ 245, 255, 250 ], [ 112, 128, 144 ], [ 119, 136, 153 ], [ 176, 196, 222 ], [ 230, 230, 250 ],
  36     [ 255, 250, 240 ], [ 240, 248, 255 ], [ 248, 248, 255 ], [ 240, 255, 240 ], [ 255, 255, 240 ],
  37     [ 240, 255, 255 ], [ 255, 250, 250 ], [ 192, 192, 192 ], [ 220, 220, 220 ], [ 245, 245, 245 ],
  38 ]
  39
  40 color_names = [
  41     'white', 'red', 'green', 'blue', 'yellow',
  42     'black', 'maroon', 'dark_red', 'brown', 'firebrick',
  43     'crimson', 'tomato', 'coral', 'indian_red', 'light_coral',
  44     'dark_salmon', 'salmon', 'light_salmon', 'orange_red', 'dark_orange',
  45     'orange', 'gold', 'dark_golden_rod', 'golden_rod', 'pale_golden_rod',
  46     'dark_khaki', 'khaki', 'olive', 'yellow_green', 'dark_olive_green',
  47     'olive_drab', 'lawn_green', 'chartreuse', 'green_yellow', 'dark_green',
  48     'forest_green', 'lime', 'lime_green', 'light_green', 'pale_green',
  49     'dark_sea_green', 'medium_spring_green', 'spring_green', 'sea_green', 'medium_aqua_marine',
  50     'medium_sea_green', 'light_sea_green', 'dark_slate_gray', 'teal', 'dark_cyan',
  51     'aqua', 'cyan', 'light_cyan', 'dark_turquoise', 'turquoise',
  52     'medium_turquoise', 'pale_turquoise', 'aqua_marine', 'powder_blue', 'cadet_blue',
  53     'steel_blue', 'corn_flower_blue', 'deep_sky_blue', 'dodger_blue', 'light_blue',
  54     'sky_blue', 'light_sky_blue', 'midnight_blue', 'navy', 'dark_blue',
  55     'medium_blue', 'royal_blue', 'blue_violet', 'indigo', 'dark_slate_blue',
  56     'slate_blue', 'medium_slate_blue', 'medium_purple', 'dark_magenta', 'dark_violet',
  57     'dark_orchid', 'medium_orchid', 'purple', 'thistle', 'plum',
  58     'violet', 'magenta', 'orchid', 'medium_violet_red', 'pale_violet_red',
  59     'deep_pink', 'hot_pink', 'light_pink', 'pink', 'antique_white',
  60     'beige', 'bisque', 'blanched_almond', 'wheat', 'corn_silk',
  61     'lemon_chiffon', 'light_golden_rod_yellow', 'light_yellow', 'saddle_brown', 'sienna',
  62     'chocolate', 'peru', 'sandy_brown', 'burly_wood', 'tan',
  63     'rosy_brown', 'moccasin', 'navajo_white', 'peach_puff', 'misty_rose',
  64     'lavender_blush', 'linen', 'old_lace', 'papaya_whip', 'sea_shell',
  65     'mint_cream', 'slate_gray', 'light_slate_gray', 'light_steel_blue', 'lavender',
  66     'floral_white', 'alice_blue', 'ghost_white', 'honeydew', 'ivory',
  67     'azure', 'snow', 'silver', 'gainsboro', 'white_smoke',
  68 ]
  69
  70 color_tokens = dict( [ (n, c) for n, c in zip(color_names, colors) ] )
  71
  72 ######################################################################
  73
  74 def all_properties(height, width, nb_squares, square_i, square_j, square_c):
  75     s = [ ]
  76
  77     for r, c in [ (k, color_names[square_c[k]]) for k in range(nb_squares) ]:
  78         s += [ f'there is {c}' ]
  79
  80         if square_i[r] >= height - height//3: s += [ f'{c} bottom' ]
  81         if square_i[r] < height//3: s += [ f'{c} top' ]
  82         if square_j[r] >= width - width//3: s += [ f'{c} right' ]
  83         if square_j[r] < width//3: s += [ f'{c} left' ]
  84
  85         for t, d in [ (k, color_names[square_c[k]]) for k in range(nb_squares) ]:
  86             if square_i[r] > square_i[t]: s += [ f'{c} below {d}' ]
  87             if square_i[r] < square_i[t]: s += [ f'{c} above {d}' ]
  88             if square_j[r] > square_j[t]: s += [ f'{c} right of {d}' ]
  89             if square_j[r] < square_j[t]: s += [ f'{c} left of {d}' ]
  90
  91     return s
  92
  93 def generate(nb, height = 6, width = 8,
  94              max_nb_squares = 5, max_nb_statements = 10,
  95              many_colors = False):
  96
  97     nb_colors =  len(color_tokens) - 1 if many_colors else max_nb_squares
  98
  99     descr = [ ]
 100
 101     for n in range(nb):
 102
 103         nb_squares = torch.randint(max_nb_squares, (1,)) + 1
 104         square_position = torch.randperm(height * width)[:nb_squares]
 105         # color 0 is white and reserved for the background
 106         square_c = torch.randperm(nb_colors)[:nb_squares] + 1
 107         square_i = square_position.div(width, rounding_mode = 'floor')
 108         square_j = square_position % width
 109
 110         img = [ 0 ] * height * width
 111         for k in range(nb_squares): img[square_position[k]] = square_c[k]
 112
 113         # generates all the true relations
 114
 115         s = all_properties(height, width, nb_squares, square_i, square_j, square_c)
 116
 117         # pick at most max_nb_statements at random
 118
 119         nb_statements = torch.randint(max_nb_statements, (1,)) + 1
 120         s = ' <sep> '.join([ s[k] for k in torch.randperm(len(s))[:nb_statements] ] )
 121         s += ' <img> ' + ' '.join([ f'{color_names[n]}' for n in img ])
 122
 123         descr += [ s ]
 124
 125     return descr
 126
 127 ######################################################################
 128
 129 def descr2img(descr, height = 6, width = 8):
 130
 131     def token2color(t):
 132         try:
 133             return color_tokens[t]
 134         except KeyError:
 135             return [ 128, 128, 128 ]
 136
 137     def img_descr(x):
 138         u = x.split('<img>', 1)
 139         return u[1] if len(u) > 1 else ''
 140
 141     img = torch.full((len(descr), 3, height, width), 255)
 142     d = [ img_descr(x) for x in descr ]
 143     d = [ u.strip().split(' ')[:height * width] for u in d ]
 144     d = [ u + [ '<unk>' ] * (height * width - len(u)) for u in d ]
 145     d = [ [ token2color(t) for t in u ] for u in d ]
 146     img = torch.tensor(d).permute(0, 2, 1)
 147     img = img.reshape(img.size(0), 3, height, width)
 148
 149     return img
 150
 151 ######################################################################
 152
 153 if __name__ == '__main__':
 154     descr = generate(nb = 5)
 155     for d in descr:
 156         print(d)
 157         print()
 158
 159     img = descr2img(descr)
 160     print(img.size())
 161
 162     torchvision.utils.save_image(img / 255.,
 163                                  'picoclvr_example.png', nrow = 16, pad_value = 0.8)
 164
 165     import time
 166
 167     start_time = time.perf_counter()
 168     descr = generate(10000)
 169     end_time = time.perf_counter()
 170     print(f'{len(descr) / (end_time - start_time):.02f} samples per second')
 171
 172 ######################################################################