# BEVFusion项目状态总结 - 2025-10-30

**更新时间**: 2025-10-30 13:14  
**状态**: ✅ Phase 4A Stage 1正在训练

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## 📊 项目进展概览

### ✅ Phase 1-2: 基础训练 (已完成)
- Epoch 1-19: 基础多任务模型
- Checkpoint: epoch_19.pth

### ✅ Phase 3: 增强分割头 (已完成)
- **时间**: 2025-10-21 至 10-29
- **Epoch**: 20-23 (4 epochs)
- **配置**: EnhancedBEVSegmentationHead (ASPP + Attention + GroupNorm)
  - BEV分辨率: 0.3m (360×360)
  - Decoder: 2层 [256, 128]
  - Deep Supervision: ❌ 关闭
  - Dice Loss: ❌ 关闭

**Phase 3最终性能** (epoch_23.pth):
```
3D检测:
  NDS: 0.6941 (+1.3%)
  mAP: 0.6446 (+0.9%)

BEV分割 @ 0.3m分辨率:
  整体mIoU: 0.41
  Drivable Area: 0.83  ✅
  Ped. Crossing: 0.57  ✅
  Walkway: 0.49        ✅
  Stop Line: 0.27      ⚠️ 需提升
  Carpark Area: 0.36   ⚠️ 需提升
  Divider: 0.19        ⚠️ 需提升
```

### 🔄 Phase 4A Stage 1: 渐进式分辨率提升 (进行中)
- **启动时间**: 2025-10-30 13:08
- **Epoch**: 1/10 (iter 100/30895)
- **配置**: Enhanced头 + 更高分辨率
  - BEV分辨率: 0.2m (540×540) **+50%**
  - GT分辨率: 0.167m (600×600) **+50%**
  - Decoder: 4层 [256, 256, 128, 128] **2x**
  - Deep Supervision: ✅ **新增**
  - Dice Loss: ✅ **新增**
  
**当前训练状态**:
```
GPU: 4张 Tesla V100S (~30GB显存/GPU)
GPU利用率: 50-100% ⚡
ETA: 20天 6小时 (10 epochs)
Loss: 6.9192 → 6.3177 (下降中)
```

**Early Loss Indicators** (iter 100):
```
Stop Line: dice=0.9413, focal=0.0218  (比Phase 3启动时更好)
Divider: dice=0.9429, focal=0.0158    (比Phase 3启动时更好)
```

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## 🎯 技术改进总结

### Phase 3 → Phase 4A Stage 1

| 改进项 | Phase 3 | Stage 1 | 说明 |
|--------|---------|---------|------|
| **BEV分辨率** | 360×360 | 540×540 | +50% (更细致的特征) |
| **GT标签分辨率** | 400×400 | 600×600 | +50% (更精确的标注) |
| **Decoder深度** | 2层 | 4层 | 2x (更强的表达能力) |
| **Deep Supervision** | 无 | 有 | 多尺度监督 |
| **Dice Loss** | 无 | 有 | 边界优化 |
| **插值上采样** | 无 | 有 | 自适应尺寸匹配 |

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## 💡 回答您的问题

**Q: phase3 segment头有插值上采样吗？**

**A: 没有**。Phase 3配置：
```yaml
deep_supervision: false  # 关闭
use_dice_loss: false     # 关闭
decoder_channels: [256, 128]  # 简化
```

- Phase 3只使用了ASPP和Attention，没有deep supervision
- 没有aux_classifier，因此不需要插值上采样
- 这也是为什么Phase 4A启用deep supervision后遇到类型转换bug的原因

**Phase 4A的改进**:
- 启用deep supervision → 需要插值aux_classifier的输出
- 启用dice loss → 需要float类型target
- 修复方案: 在插值时使用`.float()`而不是`.long()`

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## 🚧 已解决的技术问题

### 1. Docker重启环境问题 ✅
- **问题**: mmcv无法加载libtorch库
- **原因**: 库文件命名不匹配
- **解决**: 创建符号链接bridging

### 2. 显存不足 (800×800) ✅  
- **问题**: 800×800需要~4GB/sample，OOM
- **原因**: 分辨率提升4x，显存需求4x增长
- **解决**: 采用渐进式训练，Stage 1使用600×600

### 3. Shape不匹配 ✅
- **问题**: Model输出400×400 vs GT标签800×800
- **原因**: output_scope配置不一致
- **解决**: 修改配置 + 添加自适应插值

### 4. Deep Supervision类型bug ✅
- **问题**: F.interpolate对Long型tensor报错
- **原因**: PyTorch不支持整型tensor的插值
- **解决**: 转float插值，保持float用于focal loss

### 5. Python缓存问题 ✅
- **问题**: 代码修改后不生效
- **解决**: 清除__pycache__

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## 📈 预期成果

### Stage 1 (600×600, 当前训练中)
```
预计训练时间: ~9天
预期性能提升:
  Stop Line IoU: 0.27 → 0.35+ (+30%)
  Divider IoU: 0.19 → 0.28+ (+47%)
  整体mIoU: 0.41 → 0.48+ (+17%)
```

### Stage 2 (800×800, 待规划)
```
基于Stage 1 checkpoint
可能需要: Gradient checkpointing或3张GPU
预期最终性能:
  Stop Line IoU: 0.35 → 0.42+
  Divider IoU: 0.28 → 0.35+
  整体mIoU: 0.48 → 0.54+
```

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## 📂 文档索引

- ✅ `PROJECT_STATUS_FULL_REPORT_20251030.md` - 完整进展报告
- ✅ `PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md` - Phase 4A技术细节
- ✅ `PHASE4A_STAGE1_LAUNCHED_SUCCESS.md` - Stage 1启动记录
- ✅ `ENVIRONMENT_FIX_RECORD.md` - Docker环境修复
- ✅ `PHASE4A_GPU_MEMORY_ISSUE.md` - 显存分析
- ✅ `PHASE4A_ANALYSIS.md` - 分辨率问题分析
- ✅ `项目状态总览_20251030.md` - 总览索引

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## 🔍 监控方法

```bash
# 实时监控
tail -f phase4a_stage1_*.log | grep "Epoch \["

# 监控脚本
bash monitor_phase4a_stage1.sh

# GPU状态
nvidia-smi

# Checkpoint
ls -lh runs/run-326653dc-c038af2c/epoch_*.pth
```

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## ⏭️ 下一步

1. ⏸️ 等待Epoch 1完成验证 (~22小时)
2. ⏸️ 监控训练稳定性
3. ⏸️ Epoch 5评估性能提升
4. ⏸️ 完成10 epochs (~9天)
5. 📋 规划Stage 2 (800×800)

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**当前状态**: 🚀 Phase 4A Stage 1正常运行！

**距离Epoch 1验证**: ~21小时  
**距离完成Stage 1**: ~9天