# BEVFusion训练状态报告

**生成时间**: 2025-10-30 15:15  
**训练任务**: Phase 4A Stage 1 (600×600分辨率)

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## 📊 当前训练状态

### 基本信息
```
任务: Phase 4A Stage 1
配置: 600×600分辨率, 4层Decoder, Deep Supervision + Dice Loss
GPU: 4张 (GPU 0-3)
从checkpoint: epoch_23.pth
目标epochs: 10
```

### 训练进度
```
当前Epoch: 1 / 10
迭代进度: 正在进行
总迭代数: 30,895 iters/epoch
```

### Loss趋势
```
起始Loss: ~6.9
当前Loss: ~4.5
下降幅度: ~35%
趋势: 持续稳定下降 ✅
Grad Norm: 正常 (8-13范围)
```

### GPU状态
```
GPU 0: 30.4 GB / 32 GB (93%) @ 100%利用率
GPU 1: 30.9 GB / 32 GB (94%) @ 100%利用率  
GPU 2: 30.7 GB / 32 GB (94%) @ 100%利用率
GPU 3: 30.7 GB / 32 GB (94%) @ 100%利用率

温度: 47-50°C (正常)
显存使用: 稳定在93-94%
利用率: 100% (满载)
```

### 训练效率
```
时间/iter: ~2.61秒
数据加载: ~0.44秒/iter
计算时间: ~2.17秒/iter

预计完成:
  Epoch 1: ~21小时 (从启动开始)
  10 epochs: ~8.5天
  
当前ETA: 18天15小时 (会随训练加速递减到实际~8.5天)
```

### 性能指标进展 (iter 2600)
```
分割Loss:
  Drivable Area: dice=0.33 ↓, focal=0.043
  Ped Crossing:  dice=0.63 ↓, focal=0.032
  Walkway:       dice=0.54 ↓, focal=0.044
  Stop Line:     dice=0.74 ↓, focal=0.041 ⭐
  Carpark:       dice=0.63 ↓, focal=0.020
  Divider:       dice=0.86 ↓, focal=0.029 ⭐

3D检测Loss:
  Heatmap: 0.224
  Classification: 0.035
  BBox: 0.318
  Matched IoU: 0.622 ✅

总Loss: 4.583 (从6.9下降)
```

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## 🎯 与Phase 3对比

### Phase 3 (Epoch 23) Baseline
```
配置: 400×400, 2层Decoder, 无Deep Sup
3D检测: NDS 0.6941, mAP 0.6446
BEV分割: mIoU 0.4130
  - Stop Line: 0.2657
  - Divider: 0.1903
```

### Stage 1当前训练 (Epoch 1 进行中)
```
配置: 600×600, 4层Decoder, Deep Sup + Dice
Loss: 持续下降 ✅
预期: Stop Line和Divider显著提升
```

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## 📁 重要文件位置

### Checkpoint
```
Phase 3: runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth (516MB)
Stage 1: runs/run-326653dc-c038af2c/
  → latest.pth (将在epoch完成时保存)
```

### 配置文件
```
Stage 1: configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/
         └─ multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml
```

### 日志文件
```
训练日志: phase4a_stage1_20251030_130707.log
训练目录: runs/run-326653dc-c038af2c/20251030_130713.log
```

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## ✅ 训练健康状态

### 稳定性检查
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✅ Loss稳定下降 (6.9 → 4.5)
✅ Grad norm正常 (无nan或爆炸)
✅ GPU利用率100% (满载)
✅ 显存使用稳定 (93-94%)
✅ 无错误或警告
✅ 数据加载正常
```

### 性能指标健康度
```
✅ 3D检测IoU保持: 0.622 (vs Phase 3的0.633)
✅ 分割dice loss下降: 各类别都在改善
✅ Stop Line和Divider loss下降趋势明显
```

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## 🔄 GPU资源分配

### 当前使用
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GPU 0-3: Stage 1训练 (93-94%显存, 100%利用)
GPU 4-7: 完全空闲 (可用于epoch23评估)
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### 训练不受影响的保证
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✓ GPU物理隔离 (0-3 vs 4-7)
✓ CUDA_VISIBLE_DEVICES强制隔离
✓ 独立进程空间
✓ 独立显存分配
```

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## ⏭️ 下一步

### 训练方面 (继续)
- 🔄 Epoch 1继续训练
- ⏸️ ~21小时后Epoch 1完成
- ⏸️ 验证性能提升

### 评估方面 (新Docker)
- 📋 准备新Docker环境指南
- 📋 配置部署测试环境
- 📋 运行epoch_23评估

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**训练状态**: ✅ 优秀！Loss稳定下降，GPU满载，无异常  
**可用资源**: GPU 4-7完全空闲  
**下一步**: 为您准备新Docker评估指南