bev-project/最终修复_预训练模型.md

# ✅ 最终修复 - 预训练模型加载问题

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## 🎯 问题根源

即使注释掉配置文件中的`init_cfg`，`bevfusion.py`的`init_weights`方法仍然会调用Swin Transformer的`init_weights`，导致尝试从GitHub下载预训练模型。

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## ✅ 解决方案

### 修改 `bevfusion.py` 的 `init_weights` 方法

```python
def init_weights(self) -> None:
    # ✅ 如果从checkpoint加载，跳过预训练模型初始化
    # 只有当backbone配置了init_cfg时才初始化
    if "camera" in self.encoders:
        backbone = self.encoders["camera"]["backbone"]
        # 检查是否有init_cfg配置
        if hasattr(backbone, 'init_cfg') and backbone.init_cfg is not None:
            backbone.init_weights()
        else:
            # 没有init_cfg，说明从checkpoint加载，跳过初始化
            print("[BEVFusion] ⚪ Skipping camera backbone init_weights (will load from checkpoint)")
```

**逻辑**:
- ✅ 如果backbone有`init_cfg`配置 → 调用`init_weights()`加载预训练模型
- ✅ 如果backbone没有`init_cfg` → 跳过初始化，等待从checkpoint加载

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## 📊 修复位置

```
文件: mmdet3d/models/fusion_models/bevfusion.py
行数: 第159-169行
修改: 添加init_cfg检查逻辑
```

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## ✅ 现在的行为

### 配置文件中 (已注释)

```yaml
backbone:
  type: SwinTransformer
  ...
  # ✅ 从checkpoint加载，无需预训练模型
  # init_cfg:
  #   type: Pretrained
  #   checkpoint: pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth
```

### 代码中 (已修复)

```python
# 检查init_cfg
if hasattr(backbone, 'init_cfg') and backbone.init_cfg is not None:
    backbone.init_weights()  # 有配置才初始化
else:
    print("Skipping init_weights")  # 无配置，跳过
```

### 启动时 (使用checkpoint)

```bash
--load_from epoch_5.pth
```

**结果**:
- ✅ 不会尝试加载预训练模型
- ✅ 直接从checkpoint加载所有权重
- ✅ task_gca随机初始化

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## 🚀 现在可以正常启动了！

```bash
docker exec -it bevfusion bash
cd /workspace/bevfusion
bash START_PHASE4A_TASK_GCA.sh
```

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## ✅ 启动后应该看到

```
[BEVFusion] ⚪ Skipping camera backbone init_weights (will load from checkpoint)
[BEVFusion] ✨✨ Task-specific GCA mode enabled ✨✨
  [object] GCA: params: 131,072
  [map] GCA: params: 131,072

load checkpoint from .../epoch_5.pth

The following keys in model are not found in checkpoint:
  task_gca.* (正常，随机初始化)

Epoch [1][50/xxx] ...
```

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**🎉 预训练模型加载问题已彻底解决！现在可以正常启动训练了！**