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# BEVFusion项目状态更新

**更新时间**: 2025年10月30日  
**总体进度**: Phase 3完成 (100%), Phase 4A准备完成 (待启动)

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## 📊 总体进度

```
项目进度: ████████████████░░░░ 75%

✅ Phase 1: 基础训练          (100%) - 完成
✅ Phase 2: 性能优化          (100%) - 完成  
✅ Phase 3: 增强训练          (100%) - 完成 ⭐
⏸️ Phase 4A: BEV分辨率提升     (95%) - 配置完成，待环境恢复
⏳ Phase 4B: 模型压缩          (0%)  - 未开始
🔄 Phase 5: 实车数据准备       (30%) - 并行进行
⏳ Phase 6: 实车微调           (0%)  - 未开始
⏳ Phase 7: 部署优化           (0%)  - 未开始
```

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## 🎉 Phase 3 最终成果 (2025-10-29完成)

### 训练概况

**训练周期**: 2025-10-21 ~ 2025-10-29 (8天)  
**总Epochs**: 23 (超出原计划20 epochs)  
**训练配置**: 
- BEV分辨率: 0.3m
- Decoder: 2层 [256, 128]
- GPU: 6张 Tesla V100S
- Batch size: 2/GPU
- 学习率: 5e-5 → 2.8e-7 (cosine)

### 最终性能

**3D目标检测**:
- **NDS**: 0.6941 (69.41%) ⭐ 达到SOTA的97.2%
- **mAP**: 0.6446 (64.46%) ⭐ 达到SOTA的91.6%

**各类别检测AP** (最佳@4m):
```
行人 (Pedestrian):      85.79%  优秀 ✅
小汽车 (Car):           90.39%  优秀 ✅
巴士 (Bus):             86.12%  优秀 ✅
锥桶 (Traffic Cone):    79.35%  良好 ✅
摩托车 (Motorcycle):    76.87%  良好 ✅
路障 (Barrier):         73.04%  良好 ✅
卡车 (Truck):           71.01%  良好 ✅
拖车 (Trailer):         66.12%  中等 ⚠️
自行车 (Bicycle):       60.18%  中等 ⚠️
工程车 (Construction):  44.39%  待提升 ⚠️
```

**BEV语义分割**:
- **整体mIoU**: 0.4130 (41.30%)

**各类别IoU**:
```
可行驶区域 (Drivable):  70.63%  优秀 ✅
人行道 (Walkway):       52.78%  良好 ✅
停车区域 (Carpark):     39.48%  中等 ⚠️
人行横道 (Ped Cross):   39.31%  中等 ⚠️
停止线 (Stop Line):     26.57%  低 ❌ 需改进
分隔线 (Divider):       19.03%  低 ❌ 需改进
```

### 关键发现

✅ **优势**:
1. NDS达到论文SOTA的97.2%，非常接近
2. 主要类别(行人、车辆)检测优秀(85%+)
3. 可行驶区域分割IoU达70.63%
4. 训练过程稳定，无异常

❌ **待改进**:
1. **小目标分割瓶颈**: Stop Line和Divider IoU极低
   - 根本原因: 0.3m分辨率无法表达0.1-0.15m的线条
   - 解决方案: Phase 4A BEV 2x分辨率提升
2. 稀有类别AP偏低(工程车、拖车)

### Checkpoint

**最佳模型**:
- `epoch_22.pth`: NDS 0.6948 (最佳)
- `epoch_23.pth`: NDS 0.6941, mAP 0.6446 (最终版，推荐)
- `epoch_21.pth`: mAP 0.6453 (最佳)

**存储位置**: `runs/enhanced_from_epoch19/`

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## 🚀 Phase 4A: BEV 2x分辨率提升 (当前阶段)

### 目标

**解决Phase 3的小目标分割瓶颈**

### 技术方案

**核心改进**:
1. **BEV分辨率翻倍**: 0.3m → 0.15m
2. **Decoder升级**: 2层 → 4层
3. **启用Deep Supervision**
4. **启用Dice Loss**

**具体配置**:
```yaml
model:
  encoders:
    camera:
      vtransform:
        xbound: [-54.0, 54.0, 0.15]  # 从0.3改为0.15
        ybound: [-54.0, 54.0, 0.15]
        # BEV: 720×720 (之前360×360)
  
  heads:
    map:
      decoder_channels: [256, 256, 128, 128]  # 从[256,128]升级
      deep_supervision: true   # 启用
      use_dice_loss: true      # 启用
      grid_transform:
        output_scope: [[-50, 50, 0.25], [-50, 50, 0.25]]  # 400×400

train_pipeline:
  - type: LoadBEVSegmentation
    xbound: [-50.0, 50.0, 0.125]  # GT: 800×800
    ybound: [-50.0, 50.0, 0.125]
```

### 预期性能

```
检测性能 (略微提升):
  NDS:  0.6941 → 0.710  (+2.3%)
  mAP:  0.6446 → 0.670  (+3.9%)

分割性能 (重大突破):
  整体mIoU: 0.4130 → 0.540  (+30.7%) 🎉
  
小目标IoU (关键提升):
  Stop Line: 0.2657 → 0.445  (+67.3%) 🚀
  Divider:   0.1903 → 0.365  (+92.1%) 🚀
```

### 当前状态

✅ **已完成**:
1. 配置文件创建: `multitask_BEV2X_phase4a.yaml`
2. 启动脚本准备: `start_phase4a_bev2x_fixed.sh`
3. 监控脚本创建: `monitor_phase4a.sh`
4. Checkpoint确认: `epoch_23.pth` (516MB)

⏸️ **当前阻塞**:
- 环境库问题: `ImportError: libtorch_cuda_cu.so`
- 需要解决后才能启动训练

📋 **待完成**:
1. 解决环境问题
2. 启动20 epochs训练 (~12.5天)
3. 每个epoch评估性能
4. 选择最佳checkpoint

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## 💻 环境配置记录

### 成功的训练环境 (Phase 3)

**系统环境**:
```
OS: Linux (Docker容器)
GPU: 6× Tesla V100S-PCIE-32GB
CUDA: 11.3
```

**Python环境**:
```
Python: 3.8
PyTorch: 1.10.1
mmcv: 1.4.0
mmdet: 2.24.0  
mmdet3d: 1.0.0rc2
torchpack: 已安装
```

**成功的启动方式**:
```bash
export PATH=/opt/conda/bin:$PATH

/opt/conda/bin/torchpack dist-run -np 6 /opt/conda/bin/python tools/train.py \
  configs/.../config.yaml \
  --model.encoders.camera.backbone.init_cfg.checkpoint pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth \
  --load_from checkpoint.pth \
  --data.samples_per_gpu 2 \
  --data.workers_per_gpu 0 \
  2>&1 | tee training.log
```

### 当前环境问题 (Phase 4A)

**错误**: 
```
ImportError: libtorch_cuda_cu.so: cannot open shared object file: No such file or directory
```

**可能原因**:
1. Docker环境可能需要重启
2. 库路径配置问题
3. Conda环境需要重新激活

**解决建议**: 参考 `PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md`

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## 📁 重要文件索引

### 配置文件
```
configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/
├── multitask_BEV2X_phase4a.yaml              # Phase 4A配置 ⭐
├── multitask_enhanced_phase1_HIGHRES.yaml    # Phase 3配置
└── convfuser.yaml                            # 基础配置
```

### 启动脚本
```
start_phase4a_bev2x_fixed.sh      # Phase 4A启动 ⭐
start_enhanced_training_fixed.sh  # Phase 3启动 (参考)
monitor_phase4a.sh                # 监控脚本
```

### Checkpoint
```
runs/enhanced_from_epoch19/
├── epoch_23.pth    # Phase 3最终版 ⭐ (516MB)
├── epoch_22.pth    # Phase 3最佳NDS (516MB)
└── epoch_21.pth    # Phase 3最佳mAP (516MB)
```

### 文档
```
PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md        # Phase 4A详细文档 ⭐
PROJECT_STATUS_UPDATE_20251030.md        # 本文档
PROGRESSIVE_ENHANCEMENT_PLAN.md          # 渐进增强计划
PROJECT_MASTER_PLAN.md                   # 总体规划
BEVFusion完整项目路线图.md               # 完整路线图
```

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## 📊 性能演进历史

| 阶段 | NDS | mAP | mIoU | Stop Line IoU | Divider IoU | 备注 |
|------|-----|-----|------|---------------|-------------|------|
| **Epoch 1** | 0.6597 | 0.6597 | 0.38 | 0.20 | 0.15 | 初始 |
| **Epoch 10** | 0.6968 | 0.6509 | 0.39 | 0.24 | 0.17 | 稳步提升 |
| **Epoch 19** | 0.6926 | 0.6425 | 0.40 | 0.26 | 0.18 | Phase 3起点 |
| **Epoch 22** | 0.6948 | 0.6447 | 0.41 | 0.27 | 0.19 | 最佳NDS ⭐ |
| **Epoch 23** | 0.6941 | 0.6446 | 0.41 | 0.27 | 0.19 | Phase 3终点 ✅ |
| **Phase 4A目标** | 0.710 | 0.670 | **0.54** | **0.42+** | **0.35+** | BEV 2x 🎯 |

**关键发现**: 
- Epoch 10-23性能平台期，小目标IoU无法突破
- **必须通过BEV分辨率提升才能解决**

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## 🎯 后续工作计划

### 短期 (1-2周)

1. **优先级1**: 解决Phase 4A环境问题
   - 检查Docker环境
   - 验证库路径
   - 成功启动训练

2. **优先级2**: 监控Phase 4A训练
   - 每日检查GPU和Loss
   - Epoch 5进行初步评估
   - 确认小目标IoU改善

### 中期 (3-4周)

3. **Phase 4A完成**: 
   - 完成20 epochs训练
   - 全面性能评估
   - 选择最佳checkpoint

4. **Phase 4B启动** (可选):
   - 模型压缩和量化
   - TensorRT优化
   - Orin部署准备

### 长期 (1-3个月)

5. **Phase 5**: 实车数据采集和标注
6. **Phase 6**: 实车微调
7. **Phase 7**: 部署优化和上车

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## 📈 项目里程碑

| 里程碑 | 计划时间 | 实际时间 | 状态 |
|--------|---------|---------|------|
| M1: 基础训练完成 | 2025-10-10 | 2025-10-10 | ✅ |
| M2: 增强训练启动 | 2025-10-21 | 2025-10-21 | ✅ |
| M3: 增强训练完成 | 2025-10-29 | 2025-10-29 | ✅ |
| M4: BEV 2x配置完成 | 2025-10-30 | 2025-10-30 | ✅ |
| M5: BEV 2x训练启动 | 2025-10-30 | **待定** | ⏸️ |
| M6: BEV 2x训练完成 | 2025-11-12 | 待定 | ⏳ |
| M7: 实车数据采集 | 2025-11-15 | 待定 | ⏳ |
| M8: 模型压缩完成 | 2025-11-20 | 待定 | ⏳ |
| M9: 实车微调完成 | 2025-12-20 | 待定 | ⏳ |
| M10: 部署上车 | 2025-12-31 | 待定 | ⏳ |

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## 💡 经验总结

### Phase 3成功经验

✅ **做得好的**:
1. 训练稳定性优秀，23 epochs无中断
2. EnhancedBEVSegmentationHead有效提升性能
3. 6 GPU配置平衡了速度和稳定性
4. workers_per_gpu=0避免了数据加载问题

⚠️ **需改进的**:
1. 小目标分割受分辨率限制
2. 应更早发现BEV分辨率瓶颈
3. 可以更激进地尝试BEV 2x

### Phase 4A待验证

🎯 **关键问题**:
1. BEV 2x显存是否够用? (预计28GB vs 32GB可用)
2. 训练速度是否可接受? (预计4.5-5s/iter vs 当前2.7s/iter)
3. 性能提升是否达预期? (Stop Line IoU目标>0.42)

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## 🔗 相关资源

### 论文参考
- BEVFusion (Liu et al., 2022): NDS 0.714, mAP 0.704
- BEVFormer (Li et al., 2022): 高分辨率BEV表示

### 代码仓库
- 本项目: `/workspace/bevfusion`
- 主分支: enhanced_training
- 配置: `configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/`

### 数据集
- nuScenes v1.0-trainval
- 位置: `/workspace/bevfusion/data/nuscenes`
- 大小: ~500GB

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**项目负责人**: [您的名字]  
**最后更新**: 2025-10-30  
**下次更新**: Phase 4A训练启动后

**状态**: 🟡 Phase 4A配置完成，等待环境恢复启动训练