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# 更新的训练与评估计划

**更新时间**: 2025-10-30 15:04  
**策略**: 训练优先，Epoch 1后并行评估

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## 🎯 并行任务策略

### 当前任务 (GPU 0-3)
```
✅ Phase 4A Stage 1 训练
   - 进度: Epoch 1, iter 2600+/30895
   - Loss: 6.9 → 4.5 (优秀下降)
   - GPU: 4张 @ 100%利用率
   - 状态: 稳定运行
```

### 评估计划 (优化后)

#### 阶段1: 使用训练日志baseline (立即)
```
✅ 从Phase 3训练日志提取validation结果
   - 文件: runs/enhanced_from_epoch19/20251021_202200.log
   - 包含: Epoch 20-23的validation性能
   - 用途: 快速建立baseline

优点:
  ✓ 立即可用
  ✓ 零额外成本
  ✓ 不影响当前训练
```

#### 阶段2: Epoch 1完成后完整评估 (~21小时后)
```
⏸️ 同时评估两个checkpoint:
   - epoch_23.pth (Phase 3, 使用GPU 0-3)
   - epoch_1.pth (Stage 1, 使用GPU 4-7)
   
优点:
  ✓ 并行评估，快速对比
  ✓ 充分利用8张GPU
  ✓ 直接量化Stage 1改进

预计时间: 2-3小时
```

#### 阶段3: Epoch 5评估 (~4.5天后)
```
⏸️ 评估epoch_5.pth性能
   对比:
     - vs Epoch 23: 总体改进
     - vs Epoch 1: 训练进展
   
决策: 是否达到预期，是否需要调整
```

#### 阶段4: Stage 1最终评估 (~9天后)
```
⏸️ 评估epoch_10.pth (或best checkpoint)
   完整性能分析:
     - 所有指标对比
     - 失败case分析
     - 改进归因分析
   
决策: Stage 2实施方案
```

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## 📋 评估指标清单

### 3D检测指标
- [ ] NDS (nuScenes Detection Score)
- [ ] mAP (mean Average Precision)
- [ ] 各类别AP (Car, Pedestrian, Truck等10类)
- [ ] mATE, mASE, mAOE, mAVE, mAAE
- [ ] Per-class详细分析

### BEV分割指标
- [ ] 整体mIoU
- [ ] 各类别IoU (6类)
  - [ ] Drivable Area
  - [ ] Pedestrian Crossing
  - [ ] Walkway
  - [ ] Stop Line ⭐ 重点
  - [ ] Carpark Area
  - [ ] Divider ⭐ 重点
- [ ] Per-scene性能分布
- [ ] 困难case识别

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## 🚀 行动计划更新

### 现在 (立即)
```
1. ✅ 继续监控Stage 1训练
2. 🔄 从Phase 3日志提取validation结果
3. ✅ 生成Epoch 23 baseline报告
```

### Epoch 1完成后 (~21小时)
```
1. ⏸️ 暂停训练(或不暂停，用另外的GPU)
2. ⏸️ 同时评估epoch_23和epoch_1
3. ⏸️ 对比性能差异
4. ⏸️ 决策:
     - 是否调整GPU数量 (4→6)
     - 是否调整workers (0→1)
     - 是否调整其他参数
5. ⏸️ 继续Stage 1训练
```

### Epoch 5 (~4.5天)
```
1. ⏸️ 评估epoch_5
2. ⏸️ 评估是否提前完成或继续
```

### Stage 1完成 (~9天)
```
1. ⏸️ 最终评估
2. ⏸️ 完整性能报告
3. ⏸️ 规划Stage 2
```

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## 📊 GPU使用优化建议

### 当前使用 (训练期间)
```
GPU 0-3: 训练 (100%利用)
GPU 4-7: 空闲

总体利用率: 50%
```

### 优化方案 (Epoch 1后)

**方案1: 评估间隙并行** (推荐)
```
训练epoch完成 → 开始validation
validation期间 (GPU 0-3轻负载):
  → 使用GPU 4-7运行评估
  → 或使用GPU 0-7全部评估(validation结束后)
  
总体利用率: 80-100%
```

**方案2: 持续并行**
```
训练: GPU 0-3 (持续)
评估: GPU 4-7 (定期，如每2天评估一次中间checkpoint)

总体利用率: 100%
```

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## 📝 监控命令

### 训练监控
```bash
bash monitor_phase4a_stage1.sh
tail -f phase4a_stage1_*.log | grep "Epoch \["
```

### 评估监控 (Epoch 1后)
```bash
tail -f eval_results/*/eval.log
watch -n 5 'nvidia-smi | head -15'
```

### 并行监控
```bash
bash monitor_all_tasks.sh
```

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## ✅ 总结

### 已加入计划
- ✅ 评估脚本已创建
- ✅ 并行监控已准备
- ✅ 任务计划已更新

### 执行策略
1. **现在**: 从日志提取Phase 3性能
2. **Epoch 1后**: 完整并行评估
3. **定期**: Epoch 5, 10评估
4. **最终**: 全面性能对比报告

### 预期收益
- 📊 精确量化每个改进的贡献
- 📊 指导后续优化方向
- 📊 充分利用GPU资源
- ⏱️ 不增加总训练时间

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**状态**: 
- 训练: 🚀 正常运行
- 评估: 📋 已规划，等Epoch 1后执行
- 文档: ✅ 已更新