7.4 KiB

Raw Blame History

BEVFusion 渐进式增强计划

时间: 2025-10-20 10:20
策略: 先完成原始训练，然后逐步增强 ✅

🎯 整体策略

Step 1: 完成原始训练 (epoch 19→20)  ← 当前进行中
   ↓
Step 2: 获得稳定baseline
   ↓
Step 3: 基于epoch_20逐步添加Enhanced功能
   ↓
Step 4: 微调增强版本

✅ Step 1: 原始训练（进行中）

当前状态

✅ 训练已启动
✅ 19个进程运行
✅ GPU: 8x Tesla V100S
✅ Checkpoint: epoch_19.pth加载成功
✅ 第一次迭代完成: loss=0.7161

训练信息

配置: multitask.yaml (原始BEVSegmentationHead)
进度: Epoch [1][50/3862]
ETA: 3天3小时（预计完成时间）
Loss详情:
├─ map/drivable_area: 0.0149
├─ map/ped_crossing: 0.0034
├─ map/walkway: 0.0110
├─ map/stop_line: 0.0041
├─ map/carpark_area: 0.0038
├─ map/divider: 0.0088
├─ object/heatmap: 0.2811
├─ object/cls: 0.0421
└─ object/bbox: 0.3469
总loss: 0.7161

日志文件

training_final_epoch20_20251020_101747.log

预计完成

时间: 约3天（2025-10-23）
输出: epoch_20.pth
预期性能:
- 检测mAP: 65-68%
- 分割mIoU: 36-40%

📋 Step 2: 评估Baseline（epoch_20完成后）

评估命令

# 评估检测性能
python tools/test.py \
  configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask.yaml \
  runs/run-326653dc-88342739/epoch_20.pth \
  --eval bbox

# 评估分割性能
python tools/test.py \
  configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask.yaml \
  runs/run-326653dc-88342739/epoch_20.pth \
  --eval map

记录Baseline

将性能指标记录为对比基准：

检测mAP
检测NDS
各类别mIoU
平均mIoU

🚀 Step 3: 渐进式增强（基于epoch_20）

方案A: 分阶段增强（推荐）⭐⭐⭐⭐⭐

Phase 1: 只添加ASPP（最保守）

配置: multitask_enhanced_phase1.yaml

model:
  heads:
    map:
      type: EnhancedBEVSegmentationHead
      # 只启用ASPP，其他功能关闭
      deep_supervision: false
      use_dice_loss: false
      decoder_channels: [256, 128]  # 简化decoder

训练:

# 从epoch_20微调2-3个epoch
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
  multitask_enhanced_phase1.yaml \
  --load_from runs/.../epoch_20.pth \
  --cfg-options max_epochs=23

预期提升: mIoU +2-3%

Phase 2: 添加Dice Loss

配置: multitask_enhanced_phase2.yaml

model:
  heads:
    map:
      type: EnhancedBEVSegmentationHead
      use_dice_loss: true  # 新增
      dice_weight: 0.5
      deep_supervision: false

训练:

# 从Phase 1继续微调2-3个epoch
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
  multitask_enhanced_phase2.yaml \
  --load_from runs/.../epoch_23.pth \
  --cfg-options max_epochs=26

预期提升: mIoU +3-5% (累计)

Phase 3: 添加Deep Supervision

配置: multitask_enhanced_phase3.yaml

model:
  heads:
    map:
      type: EnhancedBEVSegmentationHead
      use_dice_loss: true
      deep_supervision: true  # 新增
      decoder_channels: [256, 256, 128, 128]  # 加深decoder

训练:

# 继续微调2-3个epoch
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
  multitask_enhanced_phase3.yaml \
  --load_from runs/.../epoch_26.pth \
  --cfg-options max_epochs=29

预期提升: mIoU +5-8% (累计)

Phase 4: 完整Enhanced版本

配置: multitask_enhanced_full.yaml

model:
  heads:
    map:
      type: EnhancedBEVSegmentationHead
      use_dice_loss: true
      deep_supervision: true
      decoder_channels: [256, 256, 128, 128]
      # 增加分割权重
  loss_scale:
    object: 1.0
    map: 5.0  # 提高到5.0

训练:

# 最后微调3-5个epoch
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
  multitask_enhanced_full.yaml \
  --load_from runs/.../epoch_29.pth \
  --cfg-options max_epochs=34

最终目标: mIoU 50-55% (+12-18%)

方案B: 一次性增强（风险较高）

直接使用完整Enhanced配置从epoch_20微调5-10个epoch。

不推荐原因:

一次改动太多
难以定位性能提升来源
可能不稳定

📊 预期性能对比

阶段	mIoU	提升	训练时间	说明
Baseline	36-40%	-	3天	原始版本
Phase 1	38-43%	+2-3%	+0.5天	ASPP
Phase 2	41-45%	+5%	+0.5天	+Dice Loss
Phase 3	45-48%	+8%	+0.5天	+Deep Supervision
Phase 4	50-55%	+12-18%	+1天	完整版
总计	50-55%	+15%	~6天	✅

🔍 监控指标

每个Phase结束后检查

Loss收敛
- 是否稳定下降
- 是否有NaN/Inf
各类别mIoU
- drivable_area
- ped_crossing
- walkway
- stop_line (重点关注)
- carpark_area
- divider
检测性能
- 确保mAP不下降
- 保持>64%
训练稳定性
- GPU利用率
- 内存使用
- 训练速度

💡 关键优势

渐进式增强的好处

✅ 风险可控

每次只改动一个功能
问题容易定位
可随时回退

✅ 效果可追踪

清楚知道每个功能的贡献
便于论文/报告撰写
便于优化调整

✅ 训练效率

每阶段只需2-3 epoch
基于已训练模型微调
总时间约6天

✅ 稳定性高

避免大幅改动
保持检测性能
渐进式改进

📅 时间表

Day 1-3 (Oct 20-23): ✅ Step 1 - Baseline训练
Day 4 (Oct 23):      □ Step 2 - Baseline评估  
Day 5 (Oct 24):      □ Step 3 - Phase 1 (ASPP)
Day 6 (Oct 25):      □ Step 3 - Phase 2 (Dice)
Day 7 (Oct 26):      □ Step 3 - Phase 3 (Deep Supervision)
Day 8-9 (Oct 27-28): □ Step 3 - Phase 4 (完整版)
Day 10 (Oct 29):     □ Step 4 - 最终评估

总周期: 10天
完成日期: 2025-10-29

🎯 成功标准

Baseline (必须达到)

✅ 检测mAP > 64%
✅ 分割mIoU > 35%
✅ 训练稳定无错误

Enhanced最终版本 (目标)

🎯 检测mAP > 64% (保持)
🎯 分割mIoU > 50% (+15%)
🎯 stop_line mIoU > 25%
🎯 训练稳定，可复现

📁 配置文件结构

configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/
├── multitask.yaml                      # 原始（当前使用）
├── multitask_enhanced_phase1.yaml      # Phase 1: ASPP
├── multitask_enhanced_phase2.yaml      # Phase 2: +Dice
├── multitask_enhanced_phase3.yaml      # Phase 3: +Deep Sup
└── multitask_enhanced_full.yaml        # Phase 4: 完整版

⚠️ 注意事项

每个Phase完成后必须评估
- 确认性能提升
- 检查无副作用
保存所有checkpoint
- 便于回退
- 便于对比
如果某Phase效果不好
- 停止该Phase
- 回退到上一个
- 调整参数重试
GPU资源
- 每阶段需要8x V100
- 约12-18小时/phase

🚀 快速启动（Baseline完成后）

# 1. 评估Baseline
bash scripts/eval_baseline.sh

# 2. 启动Phase 1
bash scripts/start_phase1.sh

# 3. 依次执行Phase 2-4
# ...

当前状态: ✅ Step 1进行中
下一步: 等待Baseline训练完成（~3天）
建议: 定期监控训练日志，确保稳定

预计最终达成: mIoU 50-55%, mAP 65-68% 🎯

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