bev-project/最终启动_已就绪.md

✅ Task-specific GCA - 最终启动指令

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🎯 核心策略

Checkpoint部分加载 ✅

从epoch_5.pth加载已有权重:
  ✅ 骨干网络 (Swin Transformer + Sparse Encoder)
  ✅ 特征融合 (ConvFuser)
  ✅ BEV解码器 (SECOND + SECONDFPN)
  ✅ 检测头 (TransFusion)
  ✅ 分割头 (EnhancedBEVSeg)
  
  总计: ~132M参数保留训练成果

新增模块随机初始化:
  ✨ task_gca['object'] (检测GCA，131K参数)
  ✨ task_gca['map'] (分割GCA，131K参数)
  
  总计: ~0.26M参数从头训练

策略: 使用 --load_from (部分加载，忽略不匹配)

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🚀 启动命令

# 在Docker容器内执行
docker exec -it bevfusion bash
cd /workspace/bevfusion
bash START_PHASE4A_TASK_GCA.sh

输入 y 确认启动

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✅ 已修复的问题

1. ✅ torchpack: command not found
   解决: 添加环境变量设置
   
2. ✅ pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth 找不到
   解决: 从checkpoint恢复无需预训练模型
   
3. ✅ 模型结构不匹配
   解决: 使用--load_from部分加载

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📊 启动后验证

1. 检查Task-specific GCA启用

tail -f /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/*.log | grep "Task-specific"

应该看到:

[BEVFusion] ✨✨ Task-specific GCA mode enabled ✨✨
  [object] GCA: params: 131,072
  [map] GCA: params: 131,072
  Total: 262,144
  Advantage: Each task selects features by its own needs ✅

2. 检查权重加载

tail -f /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/*.log | grep "load checkpoint"

应该看到:

load checkpoint from /workspace/bevfusion/runs/.../epoch_5.pth

The following keys in model are not found in checkpoint:
  task_gca.object.*
  task_gca.map.*
  
✅ 这是正常的！新增模块会随机初始化

3. 监控训练loss

tail -f /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/*.log | grep "loss/map/divider"

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📈 预期性能

Epoch 5-10 (前期，task_gca学习期):
  Divider Dice Loss: 0.525 → 0.50
  检测mAP: 保持或略降 (task_gca适应期)

Epoch 10-15 (中期，性能提升期):
  Divider Dice Loss: 0.50 → 0.45
  检测mAP: 开始提升

Epoch 15-20 (后期，最优性能):
  Divider Dice Loss: 0.45 → 0.42 ✅
  检测mAP: 0.68 → 0.70 ✅
  分割mIoU: 0.55 → 0.61 ✅

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🎯 训练参数

起始: Epoch 0 (从头开始，让task_gca充分学习)
目标: Epoch 20
剩余: 20 epochs
预计时间: ~9天 (FP32)
预计完成: 2025-11-15

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📁 输出位置

Checkpoints:
  /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/epoch_*.pth

日志:
  /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/*.log
  
监控:
  tail -f /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/*.log

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📝 相关文档

1. CHECKPOINT_LOADING_STRATEGY.md
   - 详细的部分加载策略说明
   - 权重匹配原理
   - 参数统计

2. TASK_GCA_完成报告.md
   - 完整实施报告
   - 架构说明

3. 启动训练_完整步骤.md
   - 详细启动流程
   - 故障排查

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🎉 所有问题已解决！部分加载策略完美处理模型结构改变！

立即启动: bash START_PHASE4A_TASK_GCA.sh