# BEVFusion 渐进式增强计划

**时间**: 2025-10-20 10:20  
**策略**: 先完成原始训练，然后逐步增强 ✅

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## 🎯 整体策略

```
Step 1: 完成原始训练 (epoch 19→20)  ← 当前进行中
   ↓
Step 2: 获得稳定baseline
   ↓
Step 3: 基于epoch_20逐步添加Enhanced功能
   ↓
Step 4: 微调增强版本
```

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## ✅ Step 1: 原始训练（进行中）

### 当前状态
- ✅ 训练已启动
- ✅ 19个进程运行
- ✅ GPU: 8x Tesla V100S
- ✅ Checkpoint: epoch_19.pth加载成功
- ✅ 第一次迭代完成: loss=0.7161

### 训练信息
```
配置: multitask.yaml (原始BEVSegmentationHead)
进度: Epoch [1][50/3862]
ETA: 3天3小时（预计完成时间）
Loss详情:
├─ map/drivable_area: 0.0149
├─ map/ped_crossing: 0.0034
├─ map/walkway: 0.0110
├─ map/stop_line: 0.0041
├─ map/carpark_area: 0.0038
├─ map/divider: 0.0088
├─ object/heatmap: 0.2811
├─ object/cls: 0.0421
└─ object/bbox: 0.3469
总loss: 0.7161
```

### 日志文件
```
training_final_epoch20_20251020_101747.log
```

### 预计完成
- **时间**: 约3天（2025-10-23）
- **输出**: epoch_20.pth
- **预期性能**:
  - 检测mAP: 65-68%
  - 分割mIoU: 36-40%

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## 📋 Step 2: 评估Baseline（epoch_20完成后）

### 评估命令
```bash
# 评估检测性能
python tools/test.py \
  configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask.yaml \
  runs/run-326653dc-88342739/epoch_20.pth \
  --eval bbox

# 评估分割性能
python tools/test.py \
  configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask.yaml \
  runs/run-326653dc-88342739/epoch_20.pth \
  --eval map
```

### 记录Baseline
将性能指标记录为对比基准：
- [ ] 检测mAP
- [ ] 检测NDS
- [ ] 各类别mIoU
- [ ] 平均mIoU

---

## 🚀 Step 3: 渐进式增强（基于epoch_20）

### 方案A: 分阶段增强（推荐）⭐⭐⭐⭐⭐

#### Phase 1: 只添加ASPP（最保守）

**配置**: `multitask_enhanced_phase1.yaml`
```yaml
model:
  heads:
    map:
      type: EnhancedBEVSegmentationHead
      # 只启用ASPP，其他功能关闭
      deep_supervision: false
      use_dice_loss: false
      decoder_channels: [256, 128]  # 简化decoder
```

**训练**:
```bash
# 从epoch_20微调2-3个epoch
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
  multitask_enhanced_phase1.yaml \
  --load_from runs/.../epoch_20.pth \
  --cfg-options max_epochs=23
```

**预期提升**: mIoU +2-3%

---

#### Phase 2: 添加Dice Loss

**配置**: `multitask_enhanced_phase2.yaml`
```yaml
model:
  heads:
    map:
      type: EnhancedBEVSegmentationHead
      use_dice_loss: true  # 新增
      dice_weight: 0.5
      deep_supervision: false
```

**训练**:
```bash
# 从Phase 1继续微调2-3个epoch
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
  multitask_enhanced_phase2.yaml \
  --load_from runs/.../epoch_23.pth \
  --cfg-options max_epochs=26
```

**预期提升**: mIoU +3-5% (累计)

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#### Phase 3: 添加Deep Supervision

**配置**: `multitask_enhanced_phase3.yaml`
```yaml
model:
  heads:
    map:
      type: EnhancedBEVSegmentationHead
      use_dice_loss: true
      deep_supervision: true  # 新增
      decoder_channels: [256, 256, 128, 128]  # 加深decoder
```

**训练**:
```bash
# 继续微调2-3个epoch
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
  multitask_enhanced_phase3.yaml \
  --load_from runs/.../epoch_26.pth \
  --cfg-options max_epochs=29
```

**预期提升**: mIoU +5-8% (累计)

---

#### Phase 4: 完整Enhanced版本

**配置**: `multitask_enhanced_full.yaml`
```yaml
model:
  heads:
    map:
      type: EnhancedBEVSegmentationHead
      use_dice_loss: true
      deep_supervision: true
      decoder_channels: [256, 256, 128, 128]
      # 增加分割权重
  loss_scale:
    object: 1.0
    map: 5.0  # 提高到5.0
```

**训练**:
```bash
# 最后微调3-5个epoch
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
  multitask_enhanced_full.yaml \
  --load_from runs/.../epoch_29.pth \
  --cfg-options max_epochs=34
```

**最终目标**: mIoU 50-55% (+12-18%)

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### 方案B: 一次性增强（风险较高）

直接使用完整Enhanced配置从epoch_20微调5-10个epoch。

**不推荐原因**:
- 一次改动太多
- 难以定位性能提升来源
- 可能不稳定

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## 📊 预期性能对比

| 阶段 | mIoU | 提升 | 训练时间 | 说明 |
|------|------|------|---------|------|
| **Baseline** | 36-40% | - | 3天 | 原始版本 |
| **Phase 1** | 38-43% | +2-3% | +0.5天 | ASPP |
| **Phase 2** | 41-45% | +5% | +0.5天 | +Dice Loss |
| **Phase 3** | 45-48% | +8% | +0.5天 | +Deep Supervision |
| **Phase 4** | 50-55% | +12-18% | +1天 | 完整版 |
| **总计** | **50-55%** | **+15%** | **~6天** | ✅ |

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## 🔍 监控指标

### 每个Phase结束后检查

1. **Loss收敛**
   - 是否稳定下降
   - 是否有NaN/Inf

2. **各类别mIoU**
   - drivable_area
   - ped_crossing
   - walkway
   - stop_line (重点关注)
   - carpark_area
   - divider

3. **检测性能**
   - 确保mAP不下降
   - 保持>64%

4. **训练稳定性**
   - GPU利用率
   - 内存使用
   - 训练速度

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## 💡 关键优势

### 渐进式增强的好处

✅ **风险可控**
- 每次只改动一个功能
- 问题容易定位
- 可随时回退

✅ **效果可追踪**
- 清楚知道每个功能的贡献
- 便于论文/报告撰写
- 便于优化调整

✅ **训练效率**
- 每阶段只需2-3 epoch
- 基于已训练模型微调
- 总时间约6天

✅ **稳定性高**
- 避免大幅改动
- 保持检测性能
- 渐进式改进

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## 📅 时间表

```
Day 1-3 (Oct 20-23): ✅ Step 1 - Baseline训练
Day 4 (Oct 23):      □ Step 2 - Baseline评估  
Day 5 (Oct 24):      □ Step 3 - Phase 1 (ASPP)
Day 6 (Oct 25):      □ Step 3 - Phase 2 (Dice)
Day 7 (Oct 26):      □ Step 3 - Phase 3 (Deep Supervision)
Day 8-9 (Oct 27-28): □ Step 3 - Phase 4 (完整版)
Day 10 (Oct 29):     □ Step 4 - 最终评估
```

**总周期**: 10天  
**完成日期**: 2025-10-29

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## 🎯 成功标准

### Baseline (必须达到)
- ✅ 检测mAP > 64%
- ✅ 分割mIoU > 35%
- ✅ 训练稳定无错误

### Enhanced最终版本 (目标)
- 🎯 检测mAP > 64% (保持)
- 🎯 分割mIoU > 50% (+15%)
- 🎯 stop_line mIoU > 25%
- 🎯 训练稳定，可复现

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## 📁 配置文件结构

```
configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/
├── multitask.yaml                      # 原始（当前使用）
├── multitask_enhanced_phase1.yaml      # Phase 1: ASPP
├── multitask_enhanced_phase2.yaml      # Phase 2: +Dice
├── multitask_enhanced_phase3.yaml      # Phase 3: +Deep Sup
└── multitask_enhanced_full.yaml        # Phase 4: 完整版
```

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## ⚠️ 注意事项

1. **每个Phase完成后必须评估**
   - 确认性能提升
   - 检查无副作用

2. **保存所有checkpoint**
   - 便于回退
   - 便于对比

3. **如果某Phase效果不好**
   - 停止该Phase
   - 回退到上一个
   - 调整参数重试

4. **GPU资源**
   - 每阶段需要8x V100
   - 约12-18小时/phase

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## 🚀 快速启动（Baseline完成后）

```bash
# 1. 评估Baseline
bash scripts/eval_baseline.sh

# 2. 启动Phase 1
bash scripts/start_phase1.sh

# 3. 依次执行Phase 2-4
# ...
```

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**当前状态**: ✅ Step 1进行中  
**下一步**: 等待Baseline训练完成（~3天）  
**建议**: 定期监控训练日志，确保稳定

**预计最终达成**: mIoU 50-55%, mAP 65-68% 🎯