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BEVFusion Phase 4A 项目计划与进展报告

📅 报告日期: 2025-11-11 (已更新) 🎯 项目阶段: Phase 4A Stage 1 - Task-GCA优化训练进行中

⚠️ 注意: 此报告已部分过时，最新状态请参考 PROJECT_STATUS_SUMMARY.md

📊 一、项目总体规划

阶段划分

Phase 4A: BEV分辨率渐进式提升 + Task-GCA优化
├─ Stage 1 (进行中): 600×600 @ 0.167m分辨率 + Task-GCA
│  ├─ 目标: 20 epochs
│  ├─ 状态: Epoch 9进行中 (450/15448 iterations, 2.9%)
│  ├─ 架构: Task-specific GCA (检测+分割独立优化)
│  └─ 性能: Divider Dice已改善至0.463 (-10.0%)
│
├─ Stage 2 (计划中): 800×800 @ 0.125m分辨率
│  └─ 目标: 10 epochs
│
└─ Stage 3 (最终目标): 1000×1000 @ 0.1m分辨率
   └─ 目标: 完整训练

技术架构升级

✅ 已实现:
  - EnhancedBEVSegmentationHead (4层Decoder)
  - Deep Supervision (多层监督)
  - Mixed Loss (Focal + Dice, weight=0.5)
  - ASPP模块 + Channel/Spatial Attention
  - BEV分辨率: 360×360 → 600×600输出
  - Task-specific GCA (检测+分割独立优化) ⭐

✅ 已解决的技术问题:
  - BEV特征尺寸动态对齐 (ConvFuser)
  - PositionEmbedding FP16稳定性 (强制FP32)
  - CUDA内存分配优化 (移除保守配置)
  - 多GPU通信稳定性 (NCCL环境变量)
  - 磁盘空间管理 (评估频率优化)

🔄 后续优化方向:
  - FP16训练加速 (Stage 2)
  - Class-specific confidence threshold
  - Label quality auditing for divider

🚀 二、当前训练进展 (Phase 4A Stage 1)

训练配置

参数	数值
模型配置	multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml
BEV分辨率	600×600 @ 0.167m
Checkpoint	基于 epoch_23.pth (Phase 3)
Max Epochs	20
Learning Rate	2.0e-5
Batch Size	FP32, Batch 1
GPU显存	18.9GB / 23GB

完成进度

Epoch   状态    迭代进度         保存时间 (UTC)     checkpoint大小
────────────────────────────────────────────────────────────────
  1     ✅    15448/15448     Nov 3 12:39        525MB
  2     ✅    15448/15448     Nov 4 00:01        525MB  
  3     ✅    15448/15448     Nov 4 11:22        525MB
  4     ✅    15448/15448     Nov 5 10:06        525MB (丢失)
  5     ✅    15448/15448     Nov 5 10:06        525MB
────────────────────────────────────────────────────────────────
进度: 5/20 (25%)    预计剩余时间: ~7天 (FP32单卡)

性能指标 (Epoch 5, 最后阶段)

📈 分割任务 (BEV Segmentation)

类别	Dice Loss	Focal Loss	趋势	备注
drivable_area	0.110	0.029	↓ 改善	最优类别
ped_crossing	0.240	0.026	↓ 稳定	表现良好
walkway	0.225	0.037	↓ 稳定	表现良好
stop_line	0.345	0.038	↓ 改善	挑战性中等
carpark_area	0.205	0.020	↓ 改善	表现良好
divider	0.525	0.038	📊 波动	最难类别

Divider重点分析:

Epoch 3: 0.46-0.52 (显著改善)
Epoch 5: 0.49-0.56 (仍在波动)
问题: divider是最细结构,标注质量敏感
方案: 已分析GCA模块 + class-specific threshold

🎯 检测任务 (3D Object Detection)

指标	数值	趋势
Heatmap Loss	0.240	↓ 稳定
Classification Loss	0.036	↓ 稳定
BBox Loss	0.310	↓ 稳定
Matched IoU	0.618	➡️ 稳定

📉 总体Loss趋势

Epoch 5平均总Loss: 2.42 ± 0.08
梯度范数: 9.5-14.2 (健康范围)

⚠️ 三、当前问题诊断

磁盘空间危机

磁盘占用分析 (/workspace):
  总计: 81GB / 81GB (100% 满) ❌
  
  详细分布:
  ├─ ./runs/                                   77GB
  │  └─ run-326653dc-2334d461/                 76GB
  │     ├─ .eval_hook/ (缓存)                  75GB ⚠️ 元凶
  │     │  ├─ part_0.pkl                       9.8GB
  │     │  ├─ part_1.pkl                       13GB
  │     │  ├─ part_2.pkl                       6.8GB
  │     │  ├─ part_3.pkl                       7.6GB
  │     │  ├─ part_4.pkl                       8.5GB
  │     │  ├─ part_5.pkl                       15GB
  │     │  ├─ part_6.pkl                       11GB
  │     │  └─ part_7.pkl                       4.5GB
  │     ├─ epoch_3.pth                         525MB
  │     ├─ epoch_4.pth                         525MB
  │     └─ epoch_5.pth                         525MB
  ├─ ./data/                                   4KB (空)
  ├─ ./mmdet3d/                                144MB
  ├─ ./build/                                  263MB
  └─ 其他                                      <2GB

根本原因

.eval_hook目录是evaluation阶段的中间缓存文件（每个GPU一个part文件）,训练完成后可以安全删除。

🔧 四、解决方案

立即行动: 清理磁盘 + 恢复训练

方案1: 安全清理 (推荐)

# 1. 删除.eval_hook缓存 (释放75GB)
rm -rf /workspace/bevfusion/runs/run-326653dc-2334d461/.eval_hook/

# 2. 检查磁盘空间
df -h /workspace

# 3. 从epoch_5继续训练
cd /workspace/bevfusion
bash RESTART_FP32_STABLE.sh

效果: 立即释放75GB,训练可从epoch 5无缝继续

方案2: 迁移到/data (永久解决)

# 1. 将runs迁移到/data (240GB可用)
mv /workspace/bevfusion/runs /data/
ln -s /data/runs /workspace/bevfusion/runs

# 2. 修改配置的work_dir为/data/runs
# 3. 清理.eval_hook
rm -rf /data/runs/run-326653dc-2334d461/.eval_hook/

# 4. 重启训练

效果: 避免未来再次磁盘满

📋 五、待办任务 (TODOs)

🔥 紧急任务

诊断训练停止原因
清理.eval_hook缓存 (75GB) ⬅️ 立即执行
恢复训练从epoch_5 ⬅️ 清理后立即启动

🎯 Stage 1剩余任务 (15 epochs)

完成Epoch 6-10 (预计2-3天)
Epoch 10 validation评估
完成Epoch 11-20 (预计4-5天)
Stage 1最终性能评估

🚀 Stage 2准备

创建Stage 2配置 (800×800)
准备GT标签 0.125m分辨率
评估显存需求 (可能需要FP16)

💡 优化方向

集成GCA模块到分割头
实现class-specific confidence threshold
divider标签质量审计
FP16训练加速 (潜在2x提升)

📌 六、关键决策点

1. 立即清理磁盘

建议: 执行方案1 (安全清理)

✅ 简单快速,立即释放75GB
✅ 不影响已保存checkpoint
✅ 训练可从epoch_5无缝继续

2. FP16优化 (可选)

现状: FP32训练,剩余15 epochs预计7天优化: FP16 + Gradient Checkpointing,可能减少到3-4天建议: Stage 1继续FP32稳定训练,Stage 2启用FP16

3. GCA模块集成 (可选)

现状: GCA模块已实现并测试,未集成到训练效果: 预计divider性能提升5-10% 建议: Stage 1完成后,在Stage 2中集成测试

📊 七、性能对比

vs Phase 3 (epoch_23基线)

指标	Phase 3	Phase 4A Epoch 5	变化
BEV分辨率	180×180	360×360 → 600×600	⬆️ 3.3x
Divider Dice	~0.45	0.52	⬇️ 15% (待优化)
Drivable Dice	~0.08	0.11	⬇️ 38% (待优化)
Detection IoU	~0.62	0.618	➡️ 持平

分析: 分辨率提升后,分割loss暂时升高属于正常现象,需要更多训练epoch来收敛。

🎯 八、下一步行动

立即执行 (今天)

# 1. 清理.eval_hook缓存
rm -rf /workspace/bevfusion/runs/run-326653dc-2334d461/.eval_hook/

# 2. 验证磁盘空间
df -h /workspace  # 应显示~75GB可用

# 3. 重启训练
cd /workspace/bevfusion
bash RESTART_FP32_STABLE.sh

本周目标

完成Epoch 6-10 (预计2-3天)
进行Epoch 10中期评估
根据性能决定是否提前启用FP16

两周目标

完成Stage 1全部20 epochs
性能达标: divider dice < 0.45
启动Stage 2 (800×800)

📝 九、技术备忘

关键配置路径

配置文件: /workspace/bevfusion/configs/.../multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml
训练日志: /workspace/bevfusion/runs/run-326653dc-2334d461/20251103_011415.log
Checkpoints: /workspace/bevfusion/runs/run-326653dc-2334d461/epoch_*.pth
重启脚本: /workspace/bevfusion/RESTART_FP32_STABLE.sh

监控命令

# 查看训练进度
tail -f /workspace/bevfusion/runs/run-326653dc-2334d461/*.log

# 检查GPU
nvidia-smi

# 检查磁盘
df -h /workspace /data

# 查看最新loss
tail -n 50 /workspace/bevfusion/runs/run-326653dc-2334d461/*.log | grep loss

✅ 总结

项目状态: Phase 4A Stage 1 进行中 (25%完成)
当前问题: /workspace磁盘100%满 (.eval_hook缓存75GB)
解决方案: 清理缓存 → 释放75GB → 恢复训练
预计完成: ~7天 (Stage 1剩余15 epochs)
性能趋势: 正常收敛中,divider需要更多epoch优化

建议: 立即执行磁盘清理,恢复训练,持续监控divider性能。

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