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BEVFusion项目完整状态报告

生成时间: 2025-10-30 12:06
报告类型: 项目进展总结 + Phase 4A启动困难分析

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📊 项目整体进展

✅ 已完成阶段

Phase 1-2: 基础训练

• 时间: Epoch 1-19
• 配置: 基础多任务模型 (3D检测 + BEV分割)
• Checkpoint: epoch_19.pth

Phase 3: 增强版分割头 ✅

• 时间: 2025-10-21 至 10-29 (Epoch 20-23)

• 关键改进:

  • EnhancedBEVSegmentationHead
  • ASPP多尺度特征
  • Channel + Spatial Attention
  • GroupNorm替代BatchNorm (修复分布式死锁)

• 最终性能 (epoch_23.pth):

  3D检测:
    NDS: 0.6941 (+1.3% vs baseline)
    mAP: 0.6446 (+0.9% vs baseline)
  
  BEV分割 @ 0.3m分辨率:
    整体mIoU: 0.41
    Drivable Area: 0.83  ✅ 优秀
    Ped. Crossing: 0.57  ✅ 良好
    Walkway: 0.49        ✅ 良好
    Stop Line: 0.27      ⚠️ 需要提升
    Carpark Area: 0.36   ⚠️ 需要提升
    Divider: 0.19        ⚠️ 需要提升
  

Phase 3成果:

• ✅ 3D检测性能保持领先 (NDS 0.6941)
• ✅ 大类别(可行驶区域)表现优秀
• ✅ 分布式训练稳定
• ⚠️ 细线类(停止线、分隔线)需要更高分辨率

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🚀 Phase 4A: BEV 2x分辨率提升

目标

通过提高分辨率和深化decoder来提升细线类IoU：

• Stop Line IoU: 0.27 → 0.42+ (+55%)
• Divider IoU: 0.19 → 0.35+ (+84%)
• 整体mIoU: 0.41 → 0.54+ (+32%)

技术方案

1. BEV分辨率提升 (2倍)

Phase 3: 0.3m → 360×360 @ 0.6m + padding
Phase 4A: 0.15m → 720×720 (2x分辨率)

2. GT标签分辨率提升 (2倍)

Phase 3: 0.25m → 400×400
Phase 4A: 0.125m → 800×800 (2x分辨率)

3. Decoder深度提升 (2倍)

Phase 3: [256, 128] (2层)
Phase 4A: [256, 256, 128, 128] (4层)

4. 其他特性

• Deep Supervision: ✅ 启用
• Dice Loss: ✅ 启用 (weight 0.5)
• Class-specific weighting: ✅ 启用

配置文件

• ✅ configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask_BEV2X_phase4a.yaml
• ✅ START_PHASE4A_FIXED.sh
• ✅ Checkpoint: runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth (516MB)

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⚠️ 当前问题: 显存不足 (CUDA OOM)

问题描述

在尝试启动Phase 4A训练时，遇到显存不足错误：

RuntimeError: CUDA out of memory. 
Tried to allocate 626.00 MiB 
(GPU 0; 31.73 GiB total capacity; 
18.04 GiB already allocated; 
616.25 MiB free)

原因分析

配置	Phase 3 (400×400)	Phase 4A (800×800)	增长倍数
BEV features	512×400×400 = 81.92 MB	512×800×800 = 327.68 MB	4x
Decoder中间层	~300 MB	~1.2 GB	4x
梯度 + Optimizer	~600 MB	~2.4 GB	4x
单样本总计	~1 GB	~4 GB	4x

测试结果

GPU配置	Batch Size	预计显存	结果
6 GPU	1/GPU (total 6)	~6 GB/GPU	❌ OOM
4 GPU	1/GPU (total 4)	~8 GB/GPU	❌ OOM

结论: 800×800分辨率对于32GB GPU来说显存需求过高

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🔧 解决方案建议

方案1: 渐进式分辨率训练 (推荐)

阶段性提升分辨率，避免一次性跳跃过大

Stage 1: 600×600分辨率

xbound/ybound: [-54.0, 54.0, 0.2]  → 540×540
GT: [-50.0, 50.0, 0.167]           → 600×600
预计显存: ~2.25 GB/sample (可行)
训练: 10 epochs

Stage 2: 800×800分辨率 (Fine-tune)

从Stage 1的checkpoint继续
训练: 10 epochs
可能需要3张GPU或使用gradient checkpointing

优势:

• ✅ 可立即开始训练
• ✅ 渐进式收敛更稳定
• ✅ 中间checkpoint可用

预计时间:

• Stage 1: ~18 hours/epoch × 10 = 180 hours ≈ 7.5天
• Stage 2: ~25 hours/epoch × 10 = 250 hours ≈ 10.5天
• 总计: ~18天

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方案2: 简化模型架构

降低模型复杂度以节省显存

decoder_channels: [256, 128]  # 从4层降回2层
或
去掉ASPP模块

优势: 可直接训练800×800
劣势: 模型容量下降，可能影响性能

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方案3: Gradient Checkpointing

使用PyTorch的gradient checkpointing

# 在EnhancedBEVSegmentationHead中启用
self.aspp = torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential(...)
self.decoder = torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential(...)

优势: 节省~40%显存
劣势: 训练速度降低~30%

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方案4: 降低GT标签分辨率

保持BEV为800×800，但GT降为600×600

GT: [-50.0, 50.0, 0.167]  → 600×600

优势: 仍有分辨率提升
劣势: 提升幅度有限

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📋 推荐行动计划

立即行动: 方案1 - 渐进式训练

Step 1: 创建Phase 4A-Stage1配置 (600×600)

# 复制并修改配置文件
cp multitask_BEV2X_phase4a.yaml multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml

# 修改分辨率设置
xbound/ybound: [-54.0, 54.0, 0.2]
GT: [-50.0, 50.0, 0.167]

Step 2: 启动Stage 1训练 (10 epochs)

torchpack dist-run -np 4 python tools/train.py \
  configs/.../multitask_BEV2X_phase4a_stage1.yaml \
  --load_from runs/enhanced_from_epoch19/epoch_23.pth

Step 3: Stage 2准备 (根据Stage 1结果决定)

• 如果Stage 1效果好: 继续800×800
• 如果显存仍不够: 使用gradient checkpointing

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📂 已完成工作

文件创建

• ✅ multitask_BEV2X_phase4a.yaml - Phase 4A配置 (800×800)
• ✅ START_PHASE4A_FIXED.sh - 启动脚本
• ✅ monitor_phase4a.sh - 监控脚本
• ✅ PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md - 状态文档
• ✅ PHASE4A_ANALYSIS.md - 技术分析
• ✅ PHASE4A_GPU_MEMORY_ISSUE.md - 显存问题分析
• ✅ PROJECT_PROGRESS_REPORT_20251030.md - 进展报告
• ✅ ENVIRONMENT_FIX_RECORD.md - 环境修复记录

代码修改

• ✅ mmdet3d/models/heads/segm/enhanced.py - 添加自适应插值
• ✅ Docker环境修复 - 符号链接修复mmcv加载问题

环境状态

• ✅ PyTorch 1.10.1+cu102
• ✅ mmcv-full 1.4.0
• ✅ 8张 Tesla V100S-PCIE-32GB (32GB each)
• ✅ 所有依赖正常

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🎯 下一步行动

用户决策点

请选择Phase 4A的实施方案:

1. 方案1 (推荐): 渐进式训练

   • Stage 1: 600×600分辨率，10 epochs (~7.5天)
   • Stage 2: 800×800分辨率，10 epochs (~10.5天)
   • 总时间: ~18天

2. 方案2: 简化模型

   • 直接训练800×800，使用2层decoder
   • 时间: ~15天

3. 方案3: Gradient Checkpointing

   • 直接训练800×800，启用checkpointing
   • 时间: ~20天 (慢30%)

4. 方案4: 中等分辨率

   • 训练600×600，20 epochs
   • 时间: ~15天

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当前状态: 等待用户决策
所有准备工作: 已完成
可立即开始: 是

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文档索引:

• 项目状态: PROJECT_STATUS_UPDATE_20251030.md
• Phase 4A技术细节: PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md
• 环境问题记录: ENVIRONMENT_FIX_RECORD.md
• 显存分析: PHASE4A_GPU_MEMORY_ISSUE.md
• 总览: 项目状态总览_20251030.md