# BEVFusion项目完整状态报告

**生成时间**: 2025-10-30 12:06  
**报告类型**: 项目进展总结 + Phase 4A启动困难分析

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## 📊 项目整体进展

### ✅ 已完成阶段

#### Phase 1-2: 基础训练
- **时间**: Epoch 1-19
- **配置**: 基础多任务模型 (3D检测 + BEV分割)
- **Checkpoint**: epoch_19.pth

#### Phase 3: 增强版分割头 ✅
- **时间**: 2025-10-21 至 10-29 (Epoch 20-23)
- **关键改进**:
  - EnhancedBEVSegmentationHead
  - ASPP多尺度特征
  - Channel + Spatial Attention
  - GroupNorm替代BatchNorm (修复分布式死锁)
  
- **最终性能** (epoch_23.pth):
  ```
  3D检测:
    NDS: 0.6941 (+1.3% vs baseline)
    mAP: 0.6446 (+0.9% vs baseline)
  
  BEV分割 @ 0.3m分辨率:
    整体mIoU: 0.41
    Drivable Area: 0.83  ✅ 优秀
    Ped. Crossing: 0.57  ✅ 良好
    Walkway: 0.49        ✅ 良好
    Stop Line: 0.27      ⚠️ 需要提升
    Carpark Area: 0.36   ⚠️ 需要提升
    Divider: 0.19        ⚠️ 需要提升
  ```

**Phase 3成果**:
- ✅ 3D检测性能保持领先 (NDS 0.6941)
- ✅ 大类别(可行驶区域)表现优秀
- ✅ 分布式训练稳定
- ⚠️ 细线类(停止线、分隔线)需要更高分辨率

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## 🚀 Phase 4A: BEV 2x分辨率提升

### 目标

通过提高分辨率和深化decoder来提升细线类IoU：
- Stop Line IoU: 0.27 → 0.42+ (+55%)
- Divider IoU: 0.19 → 0.35+ (+84%)
- 整体mIoU: 0.41 → 0.54+ (+32%)

### 技术方案

#### 1. BEV分辨率提升 (2倍)
```yaml
Phase 3: 0.3m → 360×360 @ 0.6m + padding
Phase 4A: 0.15m → 720×720 (2x分辨率)
```

#### 2. GT标签分辨率提升 (2倍)
```yaml
Phase 3: 0.25m → 400×400
Phase 4A: 0.125m → 800×800 (2x分辨率)
```

#### 3. Decoder深度提升 (2倍)
```yaml
Phase 3: [256, 128] (2层)
Phase 4A: [256, 256, 128, 128] (4层)
```

#### 4. 其他特性
- Deep Supervision: ✅ 启用
- Dice Loss: ✅ 启用 (weight 0.5)
- Class-specific weighting: ✅ 启用

### 配置文件

- ✅ `configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask_BEV2X_phase4a.yaml`
- ✅ `START_PHASE4A_FIXED.sh`
- ✅ Checkpoint: `runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth` (516MB)

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## ⚠️ 当前问题: 显存不足 (CUDA OOM)

### 问题描述

在尝试启动Phase 4A训练时，遇到显存不足错误：

```
RuntimeError: CUDA out of memory. 
Tried to allocate 626.00 MiB 
(GPU 0; 31.73 GiB total capacity; 
18.04 GiB already allocated; 
616.25 MiB free)
```

### 原因分析

| 配置 | Phase 3 (400×400) | Phase 4A (800×800) | 增长倍数 |
|------|-------------------|---------------------|----------|
| BEV features | 512×400×400 = 81.92 MB | 512×800×800 = 327.68 MB | 4x |
| Decoder中间层 | ~300 MB | ~1.2 GB | 4x |
| 梯度 + Optimizer | ~600 MB | ~2.4 GB | 4x |
| **单样本总计** | **~1 GB** | **~4 GB** | **4x** |

### 测试结果

| GPU配置 | Batch Size | 预计显存 | 结果 |
|---------|------------|---------|------|
| 6 GPU | 1/GPU (total 6) | ~6 GB/GPU | ❌ OOM |
| 4 GPU | 1/GPU (total 4) | ~8 GB/GPU | ❌ OOM |

**结论**: 800×800分辨率对于32GB GPU来说显存需求过高

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## 🔧 解决方案建议

### 方案1: 渐进式分辨率训练 (推荐)

**阶段性提升分辨率，避免一次性跳跃过大**

#### Stage 1: 600×600分辨率
```yaml
xbound/ybound: [-54.0, 54.0, 0.2]  → 540×540
GT: [-50.0, 50.0, 0.167]           → 600×600
预计显存: ~2.25 GB/sample (可行)
训练: 10 epochs
```

#### Stage 2: 800×800分辨率 (Fine-tune)
```yaml
从Stage 1的checkpoint继续
训练: 10 epochs
可能需要3张GPU或使用gradient checkpointing
```

**优势**:
- ✅ 可立即开始训练
- ✅ 渐进式收敛更稳定
- ✅ 中间checkpoint可用

**预计时间**:
- Stage 1: ~18 hours/epoch × 10 = 180 hours ≈ 7.5天
- Stage 2: ~25 hours/epoch × 10 = 250 hours ≈ 10.5天
- **总计**: ~18天

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### 方案2: 简化模型架构

**降低模型复杂度以节省显存**

```yaml
decoder_channels: [256, 128]  # 从4层降回2层
或
去掉ASPP模块
```

**优势**: 可直接训练800×800  
**劣势**: 模型容量下降，可能影响性能

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### 方案3: Gradient Checkpointing

**使用PyTorch的gradient checkpointing**

```python
# 在EnhancedBEVSegmentationHead中启用
self.aspp = torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential(...)
self.decoder = torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential(...)
```

**优势**: 节省~40%显存  
**劣势**: 训练速度降低~30%

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### 方案4: 降低GT标签分辨率

**保持BEV为800×800，但GT降为600×600**

```yaml
GT: [-50.0, 50.0, 0.167]  → 600×600
```

**优势**: 仍有分辨率提升  
**劣势**: 提升幅度有限

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## 📋 推荐行动计划

### 立即行动: 方案1 - 渐进式训练

#### Step 1: 创建Phase 4A-Stage1配置 (600×600)
```bash
# 复制并修改配置文件
cp multitask_BEV2X_phase4a.yaml multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml

# 修改分辨率设置
xbound/ybound: [-54.0, 54.0, 0.2]
GT: [-50.0, 50.0, 0.167]
```

#### Step 2: 启动Stage 1训练 (10 epochs)
```bash
torchpack dist-run -np 4 python tools/train.py \
  configs/.../multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml \
  --load_from runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth
```

#### Step 3: Stage 2准备 (根据Stage 1结果决定)
- 如果Stage 1效果好: 继续800×800
- 如果显存仍不够: 使用gradient checkpointing

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## 📂 已完成工作

### 文件创建
- ✅ `multitask_BEV2X_phase4a.yaml` - Phase 4A配置 (800×800)
- ✅ `START_PHASE4A_FIXED.sh` - 启动脚本
- ✅ `monitor_phase4a.sh` - 监控脚本
- ✅ `PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md` - 状态文档
- ✅ `PHASE4A_ANALYSIS.md` - 技术分析
- ✅ `PHASE4A_GPU_MEMORY_ISSUE.md` - 显存问题分析
- ✅ `PROJECT_PROGRESS_REPORT_20251030.md` - 进展报告
- ✅ `ENVIRONMENT_FIX_RECORD.md` - 环境修复记录

### 代码修改
- ✅ `mmdet3d/models/heads/segm/enhanced.py` - 添加自适应插值
- ✅ Docker环境修复 - 符号链接修复mmcv加载问题

### 环境状态
- ✅ PyTorch 1.10.1+cu102
- ✅ mmcv-full 1.4.0
- ✅ 8张 Tesla V100S-PCIE-32GB (32GB each)
- ✅ 所有依赖正常

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## 🎯 下一步行动

### 用户决策点

**请选择Phase 4A的实施方案**:

1. **方案1 (推荐)**: 渐进式训练
   - Stage 1: 600×600分辨率，10 epochs (~7.5天)
   - Stage 2: 800×800分辨率，10 epochs (~10.5天)
   - 总时间: ~18天

2. **方案2**: 简化模型
   - 直接训练800×800，使用2层decoder
   - 时间: ~15天

3. **方案3**: Gradient Checkpointing
   - 直接训练800×800，启用checkpointing
   - 时间: ~20天 (慢30%)

4. **方案4**: 中等分辨率
   - 训练600×600，20 epochs
   - 时间: ~15天

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**当前状态**: 等待用户决策  
**所有准备工作**: 已完成  
**可立即开始**: 是

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**文档索引**:
- 项目状态: `PROJECT_STATUS_UPDATE_20251030.md`
- Phase 4A技术细节: `PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md`
- 环境问题记录: `ENVIRONMENT_FIX_RECORD.md`
- 显存分析: `PHASE4A_GPU_MEMORY_ISSUE.md`
- 总览: `项目状态总览_20251030.md`