bev-project/执行此命令启动训练.txt

34 lines
1.6 KiB
Plaintext
Raw Normal View History

═══════════════════════════════════════════════════════════════════
Task-specific GCA训练启动命令
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
在Docker容器内依次执行以下3条命令:
1. docker exec -it bevfusion bash
2. cd /workspace/bevfusion
3. bash START_PHASE4A_TASK_GCA.sh
然后输入 'y' 确认启动
═══════════════════════════════════════════════════════════════════
启动后查看日志:
tail -f /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/*.log
检查Task-specific GCA是否启用:
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!)
注: Dice Loss越低越好负数是改善
═══════════════════════════════════════════════════════════════════