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BEV分割类别说明 - Divider (分隔线)

Divider 类别定义

根据nuScenes数据集和BEVFusion代码，Divider（分隔线）类别包含以下两种道路标线：

1. Road Divider（道路分隔线）

定义: 分隔对向车流的道路中央分隔线
典型特征:
- 通常是双黄线或单黄线
- 位于道路中央
- 分隔相反方向的车道
- 一般禁止跨越

2. Lane Divider（车道分隔线）

定义: 分隔同向车道的车道分界线
典型特征:
- 通常是白色虚线或实线
- 位于同向车道之间
- 用于引导车辆保持在车道内
- 虚线可以变道，实线不能跨越

代码映射关系

在 mmdet3d/datasets/pipelines/loading.py 中的定义：

elif name == "divider":
    mappings[name] = ["road_divider", "lane_divider"]

这意味着训练时，nuScenes地图中的 road_divider 和 lane_divider 两个图层会被合并为一个 divider 类别进行学习。

为什么 Divider 难度最高？

训练困难的原因

细长结构难以捕捉
- 分隔线通常只有10-20cm宽
- 在BEV图像中只占极少数像素
- 容易被背景淹没

类别不平衡严重

场景中像素分布（典型值）:
- Drivable Area:  ~40% (背景大，易学习)
- Divider:        ~1-2% (极少，难学习) 🔴

视觉特征不明显
- 从多视角相机俯视投影时容易丢失细节
- LiDAR点云在道路标线上反射较弱
- 需要精确的空间对齐
合并了两种不同的线
- Road Divider（双黄线）和 Lane Divider（白虚线）
- 外观、宽度、间隔都不同
- 增加了类内差异性

当前训练表现

Phase 4A Stage 1 - Epoch 1 (73.8%)

类别	Dice Loss	难度	状态
Drivable Area	0.12	简单	✅ 优秀
Ped Crossing	0.27	中等	✅ 良好
Walkway	0.25	中等	✅ 良好
Stop Line	0.39	困难	⚠️ 改善中
Carpark Area	0.23	中等	✅ 优秀
Divider	0.59	极难	🔴 最困难

Divider 的 Dice Loss 是所有类别中最高的（0.59），说明模型在学习这个类别时确实遇到了较大困难。

改进效果

尽管困难，但通过600×600高分辨率 + 4层Decoder + Deep Supervision的Phase 4A配置，Divider已经有了显著改善：

改善趋势

训练起始 (Iter 50):   Dice Loss = 0.96
当前状态 (Iter 11400): Dice Loss = 0.59
下降幅度: ↓38.5% ⭐

性能预测

Baseline (Epoch 23, 400×400):  IoU = 0.19
Epoch 1预估 (600×600):         IoU = 0.23 (+21%) ⭐
Epoch 10预估 (600×600):        IoU = 0.29 (+52%) ⭐⭐

虽然绝对值仍然较低，但相对改进幅度是所有类别中最大的！

实际应用影响

Divider 检测的重要性

车道保持辅助: 识别车道分界线，防止偏离
变道决策: 判断虚线/实线，决定是否可以变道
对向车流判断: 识别道路中央分隔线，避免驶入对向车道
高精地图构建: 准确的车道级地图需要精确的分隔线

性能要求

实际应用场景推荐值:
- 辅助驾驶 (L2):  IoU ≥ 0.35
- 自动驾驶 (L4):  IoU ≥ 0.50
- 高精地图:       IoU ≥ 0.60

当前状态:
- Epoch 1预估:    IoU = 0.23 (仍需提升)
- Epoch 10预估:   IoU = 0.29 (接近L2要求)

可视化示例

在可视化代码中，Divider 被标记为：

颜色: 黄色/褐色
RGB: [160, 82, 45] 或 [255, 255, 0]

总结

Divider（分隔线） = Road Divider（道路分隔线） + Lane Divider（车道分隔线）

✅ 包含了道路中央的对向分隔线和同向车道分界线
🔴 是6个BEV分割类别中最难学习的类别
⭐ 但通过Phase 4A的改进，预计能获得52%的性能提升
🎯 目标是将IoU从0.19提升到0.29+，逐步接近实用水平

更新时间: 2025-11-01 21:40 UTC

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