================================================================================
BEVFusion项目进展总结 - 给用户
================================================================================
生成时间: 2025-10-30 13:25
当前状态: ✅ Phase 4A Stage 1 训练稳定运行中

================================================================================
项目进展概览
================================================================================

✅ Phase 3 已完成:
   - NDS: 0.6941, mAP: 0.6446, mIoU: 0.41
   - Stop Line: 0.27, Divider: 0.19 (需提升)
   - Checkpoint: epoch_23.pth (516MB)

🚀 Phase 4A Stage 1 正在训练:
   - 分辨率: 600×600 (比Phase 3提升50%)
   - 模型: 4层Decoder + Deep Supervision + Dice Loss
   - 进度: Epoch 1, iter 350+/30895
   - Loss: 6.9 → 5.7 (稳定下降)
   - GPU: 4张 @ 100%利用率
   - 预计完成: 9天后

================================================================================
解决的8个关键问题 (后续训练必看!)
================================================================================

⭐⭐⭐ 问题1: Docker重启mmcv无法加载
解决: 创建符号链接
  cd /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/lib
  ln -sf libtorch_cuda.so libtorch_cuda_cu.so
  ln -sf libtorch_cuda.so libtorch_cuda_cpp.so
  ln -sf libtorch_cpu.so libtorch_cpu_cpp.so

⭐⭐⭐ 问题2: 800×800显存不足
解决: 渐进式训练 (600×600 → 800×800)

⭐⭐ 问题3: Shape不匹配 (Target 800×800 vs Output 400×400)
解决: 配置修正 + 代码自适应插值

⭐⭐ 问题4: 插值类型错误 (Long型tensor无法插值)
解决: 使用.float()插值，保持float用于focal loss

⭐ 问题5: LD_LIBRARY_PATH环境变量
解决: 在启动命令前明确声明环境变量

⭐ 问题6: DataLoader共享内存错误
解决: workers_per_gpu=0

⭐ 问题7: Python代码缓存
解决: find . -name __pycache__ -exec rm -rf {} +

⭐ 问题8: 配置参数未同步
解决: 手动检查所有关键配置

================================================================================
技术改进 (Phase 3 → Stage 1)
================================================================================

分辨率:    360×360 → 540×540 (+50%)
GT标签:    400×400 → 600×600 (+50%)
Decoder:   2层 → 4层 (深度翻倍)
新特性:    + Deep Supervision + Dice Loss
显存:      ~8GB/GPU → ~30GB/GPU

================================================================================
Docker重启后快速恢复 (3步)
================================================================================

1. 创建符号链接:
   cd /opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/lib
   ln -sf libtorch_cuda.so libtorch_cuda_cu.so
   ln -sf libtorch_cuda.so libtorch_cuda_cpp.so
   ln -sf libtorch_cpu.so libtorch_cpu_cpp.so

2. 验证环境:
   cd /workspace/bevfusion
   python -c "from mmcv.ops import nms_match; print('✅ OK')"

3. 启动训练:
   bash START_PHASE4A_STAGE1.sh

================================================================================
监控命令
================================================================================

日常监控:    bash monitor_phase4a_stage1.sh
实时日志:    tail -f phase4a_stage1_*.log | grep "Epoch \["
GPU状态:     nvidia-smi
停止训练:    pkill -9 -f "torchpack\|mpirun"

================================================================================
关键文件位置
================================================================================

配置:   configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/
        └─ multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml

代码:   mmdet3d/models/heads/segm/enhanced.py
        (已修复插值类型bug)

Checkpoint: 
  Phase 3:  runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth
  Stage 1:  runs/run-326653dc-c038af2c/epoch_*.pth

日志:   phase4a_stage1_20251030_130707.log

================================================================================
完整文档 (17个)
================================================================================

⭐⭐⭐ 必读3份:
  1. 项目进展与问题解决总结_20251030.md  (最详细)
  2. QUICK_REFERENCE_CARD.md              (快速参考)
  3. 训练总结_一页纸版本.md               (精简版)

其他文档:
  - PROJECT_SUMMARY_20251030_FINAL.md     (总体状态)
  - PHASE4A_STAGE1_LAUNCHED_SUCCESS.md    (Stage 1启动记录)
  - ENVIRONMENT_FIX_RECORD.md             (环境修复记录)
  - 项目状态一览_LATEST.txt              (实时状态)
  
  ... 以及其他10份详细文档

================================================================================
下一步
================================================================================

短期 (每天):         监控loss和GPU稳定性
Epoch 1 (~21小时):   验证性能提升
Epoch 5 (~4.5天):    评估是否达到预期 (Stop Line 0.32+)
完成 (~9天):         Stage 1最终评估 + 规划Stage 2

================================================================================
当前训练正常! Loss持续下降! 🎉
================================================================================