#!/usr/bin/env python """ 分析Transformer解码器debug信息:为什么会出现998×998尺寸? """ def analyze_transformer_debug(): print("="*80) print("🔍 Transformer解码器Debug信息深度分析") print("="*80) # 1. 原始配置参数 print("\n📊 1. 配置参数回顾") print("-" * 50) config_params = { 'bev_input_size': 360, # BEVFusion输出BEV尺寸 'multi_scales': [180, 360, 600], # _prepare_multi_scale_features生成的三尺度 'target_image_size': 598, # _get_target_image_size返回的值 'actual_debug_size': 998, # debug信息显示的实际尺寸 'num_classes': 6 } print("关键配置参数:") for key, value in config_params.items(): print(f"├── {key}: {value}") # 2. 多尺度特征生成过程 print("\n🔄 2. 多尺度特征生成过程") print("-" * 50) bev_input = config_params['bev_input_size'] scales = config_params['multi_scales'] print("基于360×360输入生成三尺度:") print(f"├── 尺度0 (180×180): {bev_input} × 0.5 = {int(bev_input * 0.5)}") print(f"├── 尺度1 (360×360): {bev_input} × 1.0 = {bev_input}") print(f"└── 尺度2 (600×600): {bev_input} × (600/360) = {int(bev_input * (600/360))}") print("\n实际生成的三尺度特征:") for i, scale in enumerate(scales): print(f"├── 尺度{i}: {scale}×{scale}×64ch (投影后)") # 3. Transformer解码器插值逻辑 print("\n🎯 3. Transformer解码器插值逻辑") print("-" * 50) target_size = config_params['target_image_size'] # 598 debug_size = config_params['actual_debug_size'] # 998 print("插值目标尺寸分析:") print(f"├── _get_target_image_size() 返回: {target_size}") print(f"├── debug信息显示实际尺寸: {debug_size}") print(f"├── 差异: {debug_size - target_size} 像素") print("\n每个尺度的插值计算:") for i, scale in enumerate(scales): ratio = debug_size / scale print(f"├── 尺度{i} ({scale}×{scale}) → {debug_size}×{debug_size}") print(f"│ 插值倍数: {ratio:.3f}x") print(f"│ 原因: 将{scale}插值到{debug_size}以匹配最大尺度") # 4. 问题根源分析 print("\n🔍 4. 问题根源分析") print("-" * 50) issues = [ ("代码逻辑错误", "Transformer解码器使用最大尺度作为目标尺寸,而不是_get_target_image_size()"), ("多尺度融合策略", "所有尺度都被插值到最大尺度(600×600→998×998),然后统一处理"), ("插值计算偏差", "600 × (998÷600) = 600 × 1.663 = 998,出现了计算偏差"), ("配置不一致", "_get_target_image_size返回598,但实际使用998") ] print("发现的问题:") for i, (title, description) in enumerate(issues, 1): print(f"{i}. {title}:") print(f" {description}") # 5. 修正建议 print("\n💡 5. 修正建议") print("-" * 50) fixes = [ ("统一目标尺寸", "确保Transformer解码器使用_get_target_image_size()返回的598作为目标尺寸"), ("修复插值逻辑", "所有尺度都插值到598×598,而不是998×998"), ("多尺度融合优化", "使用更合理的多尺度融合策略,避免过度插值"), ("代码一致性", "保证_prepare_multi_scale_features和Transformer解码器的尺寸计算一致") ] print("建议的修复方案:") for i, (title, description) in enumerate(fixes, 1): print(f"{i}. {title}:") print(f" {description}") # 6. 当前影响评估 print("\n⚠️ 6. 当前影响评估") print("-" * 50) impacts = [ ("功能影响", "分割结果尺寸从998×998被裁剪/插值到598×598,造成信息损失"), ("性能影响", "额外的插值计算增加推理时间"), ("内存影响", "998×998的中间特征占用更多GPU内存"), ("精度影响", "多尺度融合在错误尺寸下进行,可能影响分割精度") ] print("当前实现的影响:") for i, (title, description) in enumerate(impacts, 1): print(f"{i}. {title}:") print(f" {description}") # 7. 正确的多尺度流程 print("\n✅ 7. 正确的多尺度流程应该是") print("-" * 50) correct_flow = [ ("尺度生成", "[180×180, 360×360, 600×600] 三尺度特征"), ("统一插值", "所有尺度插值到目标尺寸 598×598"), ("多尺度融合", "在正确尺寸下进行类别特定的尺度融合"), ("最终输出", "598×598×6 的分割结果") ] print("正确的处理流程:") for i, (step, description) in enumerate(correct_flow, 1): print(f"{i}. {step}: {description}") print("\n对比当前实现:") print("├── 当前: 尺度2插值到998×998 (600×1.663)") print("├── 正确: 所有尺度插值到598×598") print(f"└── 差异: 998 - 598 = 400像素 的错误插值") # 8. 总结 print("\n🎉 8. 总结") print("-" * 50) summary = [ "debug信息显示998×998是因为Transformer解码器将尺度2(600×600)作为基准尺寸", "正确的目标尺寸应该是598×598,但代码中存在插值计算偏差", "这导致多尺度融合在错误尺寸下进行,影响最终分割精度", "需要修复Transformer解码器的插值逻辑,确保所有尺度都插值到598×598" ] for item in summary: print(f"├── {item}") print("\n" + "="*80) print("🏁 Debug信息分析完成:998×998是插值计算偏差导致的!") print("="*80) if __name__ == '__main__': analyze_transformer_debug()