50 lines
3.0 KiB
Plaintext
50 lines
3.0 KiB
Plaintext
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
Task-specific GCA训练 - 立即启动
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
|
|||
|
|
✅ 环境问题已修复
|
|||
|
|
✅ 预训练模型路径已修复 (从checkpoint恢复无需预训练)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
启动命令 (在Docker容器内执行)
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
|
|||
|
|
docker exec -it bevfusion bash
|
|||
|
|
cd /workspace/bevfusion
|
|||
|
|
bash START_PHASE4A_TASK_GCA.sh
|
|||
|
|
|
|||
|
|
输入 'y' 确认
|
|||
|
|
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
修复的问题
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
|
|||
|
|
1. ✅ torchpack路径问题
|
|||
|
|
- 添加环境变量设置
|
|||
|
|
- 使用 /opt/conda/bin/python
|
|||
|
|
|
|||
|
|
2. ✅ 预训练模型问题
|
|||
|
|
- 从epoch_5.pth恢复，包含完整模型
|
|||
|
|
- 移除 --model.encoders.camera.backbone.init_cfg.checkpoint
|
|||
|
|
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
启动后验证
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
|
|||
|
|
查看日志:
|
|||
|
|
tail -f /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/*.log
|
|||
|
|
|
|||
|
|
确认Task-specific GCA启用:
|
|||
|
|
grep "Task-specific GCA mode enabled" /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/*.log
|
|||
|
|
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
预期性能
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
|
|||
|
|
检测: mAP 0.68 → 0.70 (+2.9%)
|
|||
|
|
分割: mIoU 0.55 → 0.61 (+11%)
|
|||
|
|
Divider: Dice Loss 0.525 → 0.420 (-20% = 变好!)
|
|||
|
|
|
|||
|
|
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
|
|||
|
|
|