8.1 KiB

Raw Blame History

Epoch 23 训练中的评估结果

来源: enhanced_training_6gpus.log (Phase 3训练日志)
评估时间: 2025-10-29 23:57
数据类型: 训练过程中的validation结果

✅ 找到了！训练日志中有完整评估结果

评估数据位置

文件: enhanced_training_6gpus.log
位置: 日志末尾（Epoch 23 validation部分）
时间: 2025-10-29 23:57:44

📊 Epoch 23 完整评估结果

3D目标检测性能

总体指标

NDS (nuScenes Detection Score): 0.6941  ⭐ 优秀
mAP (mean Average Precision):   0.6446  ⭐ 优秀

错误指标:
  mATE (Translation Error):     0.2829 m
  mASE (Scale Error):           0.2561
  mAOE (Orientation Error):     0.3098 rad
  mAVE (Velocity Error):        0.2468 m/s
  mAAE (Attribute Error):       0.1869

评估时间: 126.3秒

Per-Class AP (各类别平均精度)

类别	AP@0.5m	AP@1.0m	AP@2.0m	AP@4.0m	性能评价
Car	0.7662	0.8664	0.8926	0.9039	⭐⭐⭐ 优秀
Pedestrian	0.8240	0.8366	0.8465	0.8579	⭐⭐⭐ 优秀
Bus	0.4871	0.7293	0.8429	0.8612	⭐⭐⭐ 优秀
Motorcycle	0.6062	0.7315	0.7599	0.7687	⭐⭐ 良好
Traffic Cone	0.7435	0.7510	0.7676	0.7935	⭐⭐ 良好
Barrier	0.5786	0.6772	0.7162	0.7304	⭐⭐ 良好
Truck	0.3965	0.5694	0.6640	0.7101	⭐ 可用
Trailer	0.1565	0.3713	0.5459	0.6612	⚠️ 中等
Bicycle	0.5482	0.5816	0.5883	0.6018	⚠️ 中等
Construction Vehicle	0.0386	0.2014	0.3661	0.4439	❌ 需改进

Per-Class错误分析

类别	Trans Error	Scale Error	Orient Error	Vel Error	Attr Error
Car	0.185 m ✅	0.153 ✅	0.059 rad ✅	0.252 m/s ✅	0.188
Pedestrian	0.133 m ✅	0.288	0.355 rad	0.208 m/s ✅	0.092 ✅
Truck	0.331 m	0.184 ✅	0.062 rad ✅	0.234 m/s ✅	0.210
Bus	0.333 m	0.184 ✅	0.045 rad ✅	0.449 m/s ⚠️	0.265
Motorcycle	0.192 m ✅	0.240	0.271 rad	0.328 m/s	0.257
Bicycle	0.164 m ✅	0.256	0.406 rad ⚠️	0.177 m/s ✅	0.007 ✅
Traffic Cone	0.122 m ✅	0.318	-	-	-
Barrier	0.188 m ✅	0.279	0.051 rad ✅	-	-
Trailer	0.476 m ⚠️	0.208	0.631 rad ❌	0.216 m/s	0.160 ✅
Constr. Vehicle	0.706 m ❌	0.452 ❌	0.909 rad ❌	0.111 m/s ✅	0.317

BEV分割性能

总体指标

mean IoU @max: 0.4130 (41.3%)

Per-Class IoU详细数据

1. Drivable Area (可行驶区域) ⭐⭐⭐ 优秀

IoU @max:  0.7063
IoU @0.35: 0.7045
IoU @0.40: 0.7063  ← 最佳阈值
IoU @0.45: 0.6964
IoU @0.50: 0.6770
IoU @0.55: 0.6504
IoU @0.60: 0.6201
IoU @0.65: 0.5880

表现: 非常好，大面积区域识别准确

2. Walkway (人行道) ⭐⭐ 良好

IoU @max:  0.5278
IoU @0.35: 0.5278  ← 最佳阈值
IoU @0.40: 0.5189
IoU @0.45: 0.4948
IoU @0.50: 0.4619
IoU @0.55: 0.4243
IoU @0.60: 0.3853
IoU @0.65: 0.3450

表现: 良好，中等面积区域识别较准

3. Pedestrian Crossing (人行横道) ⚠️ 可提升

IoU @max:  0.3931
IoU @0.35: 0.3931  ← 最佳阈值
IoU @0.40: 0.3700
IoU @0.45: 0.3266
IoU @0.50: 0.2747
IoU @0.55: 0.2212
IoU @0.60: 0.1725
IoU @0.65: 0.1292

表现: 中等，需要提升

4. Carpark Area (停车区域) ⚠️ 可提升

IoU @max:  0.3948
IoU @0.35: 0.3948  ← 最佳阈值
IoU @0.40: 0.3758
IoU @0.45: 0.3492
IoU @0.50: 0.3193
IoU @0.55: 0.2877
IoU @0.60: 0.2559
IoU @0.65: 0.2230

表现: 中等，需要提升

5. Stop Line (停止线) ❌ 需大幅提升

IoU @max:  0.2657  ← 关键改进目标
IoU @0.35: 0.2657  ← 最佳阈值
IoU @0.40: 0.2245
IoU @0.45: 0.1787
IoU @0.50: 0.1372
IoU @0.55: 0.1018
IoU @0.60: 0.0732
IoU @0.65: 0.0506

问题: 细线特征，0.3m BEV分辨率不足
目标: Stage 1提升到 0.35+ (目标+31%)

6. Divider (分隔线) ❌ 需大幅提升

IoU @max:  0.1903  ← 关键改进目标
IoU @0.35: 0.1903  ← 最佳阈值
IoU @0.40: 0.1361
IoU @0.45: 0.0856
IoU @0.50: 0.0470
IoU @0.55: 0.0222
IoU @0.60: 0.0090
IoU @0.65: 0.0029

问题: 最细线特征，0.3m分辨率严重不足
目标: Stage 1提升到 0.28+ (目标+47%)

🎯 关键发现

优势 ✅

3D检测

Car检测: AP@4m = 0.9039，接近完美
Pedestrian检测: AP@4m = 0.8579，优秀
Bus检测: AP@4m = 0.8612，优秀
总体NDS: 0.6941，达到SOTA 97.2%

BEV分割

Drivable Area: IoU 0.7063，优秀
Walkway: IoU 0.5278，良好
大面积类别表现优秀

弱点 ⚠️

3D检测

Construction Vehicle: AP@4m仅0.4439
- Translation Error: 0.706m (最高)
- Orientation Error: 0.909 rad (最高)
- 原因: 样本少、形状多变
Trailer: AP@4m = 0.6612
- Orientation Error: 0.631 rad (高)
- 原因: 长条形状，角度难预测

BEV分割

Stop Line: IoU仅0.2657
- 目标: 0.35+ (+31%)
- 根本原因: 0.3m BEV分辨率对细线不足
Divider: IoU仅0.1903
- 目标: 0.28+ (+47%)
- 根本原因: 0.3m BEV分辨率对极细线严重不足

📋 与Stage 1对比基准

这就是我们需要的Baseline！

指标	Epoch 23 (Phase 3)	Stage 1 目标	改进幅度
3D检测
NDS	0.6941	0.69+	保持
mAP	0.6446	0.64+	保持
BEV分割
整体mIoU	0.4130	0.48+	+16%
Drivable Area	0.7063	0.72+	+2%
Ped Crossing	0.3931	0.45+	+15%
Walkway	0.5278	0.56+	+6%
Stop Line ⭐	0.2657	0.35+	+31%
Carpark Area	0.3948	0.45+	+14%
Divider ⭐	0.1903	0.28+	+47%

🎉 结论

✅ 找到了完整的评估结果！

位置: enhanced_training_6gpus.log 末尾部分

内容:

✅ 完整的3D检测指标（NDS, mAP, per-class AP）
✅ 完整的BEV分割指标（mIoU, per-class IoU）
✅ 各类别详细错误分析
✅ 多个阈值下的IoU数据

意义:

✅ 这就是Phase 3的精确baseline
✅ 可以直接用于对比Stage 1
✅ 无需重新评估epoch 23
✅ 但仍建议运行完整评估以获得pkl结果文件

📊 是否还需要运行评估脚本？

两个选项

选项A: 不需要（够用）

已有数据:
  ✅ 训练日志中的validation结果
  ✅ 所有关键指标都有
  ✅ 可以直接用于对比

优势:
  ✓ 立即可用
  ✓ 节省2-3小时
  ✓ 节省GPU资源

劣势:
  ✗ 没有pkl结果文件
  ✗ 无法做深度分析（per-scene, failure cases）

选项B: 仍建议运行（更完整）

额外收益:
  ✅ 生成pkl结果文件（可深度分析）
  ✅ Per-scene性能分布
  ✅ 识别failure cases
  ✅ 可视化分析
  ✅ 更详细的报告

成本:
  ⏱️ 2.5-3小时
  💻 GPU 4-7使用
  💾 ~20GB磁盘空间

建议: 如果时间允许，仍建议运行完整评估

🚀 下一步建议

方案1: 使用现有数据（快速）

# 直接提取日志中的数据
grep -A 50 "NDS: 0.6941" enhanced_training_6gpus.log > epoch23_validation_results.txt

# 开始对比分析（等Stage 1 Epoch 1完成后）

方案2: 运行完整评估（推荐）

# 获得更完整的分析数据
cd /workspace/bevfusion
nohup bash EVAL_EPOCH23_COMPLETE.sh > eval_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).log 2>&1 &

📁 相关文件

评估数据源

enhanced_training_6gpus.log
  ├─ Epoch 23 validation结果
  ├─ NDS: 0.6941
  ├─ mAP: 0.6446
  └─ mIoU: 0.4130 (完整per-class数据)

文档

EPOCH23_训练中的评估结果.md  ← 本文档
EPOCH23_评估与部署完整计划.md
EPOCH23_快速启动指南.md
PHASE3_EPOCH23_BASELINE_PERFORMANCE.md

状态: ✅ 已找到完整评估结果
来源: 训练日志validation
完整性: 包含所有关键指标
建议: 可选择是否运行完整评估

8.1 KiB Raw Blame History Unescape Escape

Epoch 23 训练中的评估结果

✅ 找到了！训练日志中有完整评估结果

评估数据位置

📊 Epoch 23 完整评估结果

3D目标检测性能

总体指标

Per-Class AP (各类别平均精度)

Per-Class错误分析

BEV分割性能

总体指标

Per-Class IoU详细数据

🎯 关键发现

优势 ✅

3D检测

BEV分割

弱点 ⚠️

3D检测

BEV分割

📋 与Stage 1对比基准

这就是我们需要的Baseline！

🎉 结论

✅ 找到了完整的评估结果！

📊 是否还需要运行评估脚本？

两个选项

选项A: 不需要（够用）

选项B: 仍建议运行（更完整）

🚀 下一步建议

方案1: 使用现有数据（快速）

方案2: 运行完整评估（推荐）

📁 相关文件

评估数据源

文档

8.1 KiB

Raw Blame History