bev-project/GCA_OPTIMIZATION_SUMMARY.md

Phase 4A GCA优化总结

📅 日期: 2025-11-06
🎯 目标: 集成GCA模块 + 优化evaluation配置

---

✅ 已完成任务

1. 清理磁盘空间

删除: /workspace/bevfusion/runs/run-326653dc-2334d461/.eval_hook/
释放: 75GB
当前可用: 61GB ✅

2. 优化Evaluation配置 (双策略)

策略1: 减少样本数量 (load_interval=2)

data:
  val:
    load_interval: 2  # 均匀采样50%

• 原样本数: 6,019个
• 新样本数: 3,010个 (减少50%)
• 效果: .eval_hook从75GB → 37.5GB

策略2: 降低评估频率 (interval: 5→10)

evaluation:
  interval: 10  # 从5改为10

• 原频率: 20 epochs × 4次评估 = 4次
• 新频率: 20 epochs × 2次评估 = 2次
• 减少: 50%评估次数

组合效果

评估开销 = 样本数 × 评估次数
原方案: 6,019 × 4 = 24,076次样本评估
新方案: 3,010 × 2 = 6,020次样本评估
减少: 75% ✅

3. GCA模块集成

模块位置

/workspace/bevfusion/mmdet3d/models/modules/gca.py

集成到分割头

# mmdet3d/models/heads/segm/enhanced.py

class EnhancedBEVSegmentationHead(nn.Module):
    def __init__(self, ...):
        # ASPP for multi-scale features
        self.aspp = ASPP(in_channels, decoder_channels[0])
        
        # ✨ GCA (Global Context Attention)
        self.gca = GCA(in_channels=decoder_channels[0], reduction=4)
        
        # Channel and Spatial Attention
        self.channel_attn = ChannelAttention(decoder_channels[0])
        self.spatial_attn = SpatialAttention()
    
    def forward(self, x, target=None):
        # 1. BEV Grid Transform
        x = self.transform(x)
        
        # 2. ASPP Multi-scale Features
        x = self.aspp(x)
        
        # 2.5. ✨ GCA Global Context Attention
        x = self.gca(x)  # ⬅️ 新增
        
        # 3. Channel Attention
        x = self.channel_attn(x)
        
        # 4. Spatial Attention
        x = self.spatial_attn(x)
        ...

GCA模块特性

• 位置: ASPP之后，Channel Attention之前
• 作用: 聚合全局上下文，增强语义特征
• 参数: reduction=4 (轻量级)
• 预期效果: divider性能提升5-10%

---

📊 配置对比

配置项	原配置	新配置 (GCA优化)	改善
Validation样本	6,019	3,010	⬇️ 50%
Evaluation频率	每5 epochs	每10 epochs	⬇️ 50%
.eval_hook大小	75GB	37.5GB	⬇️ 50%
总评估开销	24,076次	6,020次	⬇️ 75%
分割头模块	ASPP+Attention	+GCA	✨ 新增

---

🚀 启动训练

脚本路径

/workspace/bevfusion/START_PHASE4A_WITH_GCA.sh

训练参数

起始epoch: 5
目标epoch: 20
剩余epochs: 15
学习率: 2.0e-5
BEV分辨率: 600×600
Validation: 3,010样本
Evaluation: 每10 epochs (epoch 10, 20)
特性: GCA全局上下文模块

预期时间

FP32单卡: ~7天 (15 epochs)
预计完成: 2025-11-13

---

📈 预期性能提升

Divider类别 (最难类别)

Phase 4A Epoch 5 (无GCA): 
  - Dice Loss: 0.52 ± 0.04

预期 Epoch 20 (GCA):
  - Dice Loss: 0.42-0.45 ✅
  - 改善: ~15-20%

其他类别

Drivable Area: 0.11 → 0.08-0.09
Ped Crossing: 0.24 → 0.18-0.20
Walkway: 0.22 → 0.16-0.18
Stop Line: 0.34 → 0.25-0.28
Carpark Area: 0.20 → 0.15-0.17

---

🔍 GCA模块原理

架构

Input (B, C, H, W)
    ↓
AdaptiveAvgPool2d(1) → (B, C, 1, 1)
    ↓
Conv2d(C → C//4) + ReLU  (降维)
    ↓
Conv2d(C//4 → C) + Sigmoid  (升维 + 归一化)
    ↓
Attention (B, C, 1, 1)
    ↓
Input * Attention → Output (B, C, H, W)

优势

1. 轻量级: 参数量 < 1% (reduction=4)
2. 全局感知: 聚合整个特征图的上下文
3. 通道重标定: 突出重要通道，抑制无关通道
4. 即插即用: 无需修改backbone

RMT-PPAD验证

• 在2D图像分割任务上验证有效
• 特别对细长结构(lane lines)有提升
• 与BEVFusion的divider任务高度相关

---

📝 修改文件清单

✅ 已修改:
1. configs/nuscenes/det/.../multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml
   - 添加 data.val.load_interval: 2
   - 修改 evaluation.interval: 5 → 10

2. mmdet3d/models/heads/segm/enhanced.py
   - 导入 GCA
   - 添加 self.gca = GCA(...)
   - 在forward中调用 x = self.gca(x)

3. mmdet3d/models/modules/__init__.py
   - 创建空__init__.py

✅ 已创建:
1. START_PHASE4A_WITH_GCA.sh
   - GCA优化版训练启动脚本

2. EVALUATION_OPTIMIZATION_STRATEGIES.md
   - Evaluation优化策略详解

3. GCA_OPTIMIZATION_SUMMARY.md (本文件)
   - GCA集成总结

---

🎯 下一步

立即执行

cd /workspace/bevfusion
chmod +x START_PHASE4A_WITH_GCA.sh
bash START_PHASE4A_WITH_GCA.sh

监控指标

# 实时查看训练日志
tail -f /workspace/bevfusion/runs/run-326653dc-2334d461/*.log

# 重点关注 (每50 iters)
- loss/map/divider/dice  (目标: <0.45)
- loss/map/divider/focal
- grad_norm (健康: 8-15)
- memory (不超过23GB)

Epoch 10评估 (预计3天后)

• 检查divider性能是否改善
• 对比Epoch 5的性能
• 决定是否继续或调整

Epoch 20完成 (预计7天后)

• 完整validation评估
• 性能报告
• 规划Stage 2 (800×800)

---

✅ 总结

已完成:

• ✅ 清理.eval_hook缓存 (释放75GB)
• ✅ 优化evaluation配置 (减少75%开销)
• ✅ 集成GCA模块到分割头
• ✅ 创建启动脚本

当前状态:

• 🚀 准备启动训练 (epoch 6-20)
• 💾 磁盘空间充足 (61GB可用)
• 🎯 目标: divider dice < 0.45

预期收益:

• 📉 Evaluation开销减少75%
• 📈 Divider性能提升15-20%
• 💾 磁盘占用减少50%
• ⚡ 训练更稳定高效