9.6 KiB

Raw Blame History

BEVFusion项目状态更新

更新时间: 2025年10月30日
总体进度: Phase 3完成 (100%), Phase 4A准备完成 (待启动)

📊 总体进度

项目进度: ████████████████░░░░ 75%

✅ Phase 1: 基础训练          (100%) - 完成
✅ Phase 2: 性能优化          (100%) - 完成  
✅ Phase 3: 增强训练          (100%) - 完成 ⭐
⏸️ Phase 4A: BEV分辨率提升     (95%) - 配置完成，待环境恢复
⏳ Phase 4B: 模型压缩          (0%)  - 未开始
🔄 Phase 5: 实车数据准备       (30%) - 并行进行
⏳ Phase 6: 实车微调           (0%)  - 未开始
⏳ Phase 7: 部署优化           (0%)  - 未开始

🎉 Phase 3 最终成果 (2025-10-29完成)

训练概况

训练周期: 2025-10-21 ~ 2025-10-29 (8天)
总Epochs: 23 (超出原计划20 epochs)
训练配置:

BEV分辨率: 0.3m
Decoder: 2层 [256, 128]
GPU: 6张 Tesla V100S
Batch size: 2/GPU
学习率: 5e-5 → 2.8e-7 (cosine)

最终性能

3D目标检测:

NDS: 0.6941 (69.41%) ⭐ 达到SOTA的97.2%
mAP: 0.6446 (64.46%) ⭐ 达到SOTA的91.6%

各类别检测AP (最佳@4m):

行人 (Pedestrian):      85.79%  优秀 ✅
小汽车 (Car):           90.39%  优秀 ✅
巴士 (Bus):             86.12%  优秀 ✅
锥桶 (Traffic Cone):    79.35%  良好 ✅
摩托车 (Motorcycle):    76.87%  良好 ✅
路障 (Barrier):         73.04%  良好 ✅
卡车 (Truck):           71.01%  良好 ✅
拖车 (Trailer):         66.12%  中等 ⚠️
自行车 (Bicycle):       60.18%  中等 ⚠️
工程车 (Construction):  44.39%  待提升 ⚠️

BEV语义分割:

整体mIoU: 0.4130 (41.30%)

各类别IoU:

可行驶区域 (Drivable):  70.63%  优秀 ✅
人行道 (Walkway):       52.78%  良好 ✅
停车区域 (Carpark):     39.48%  中等 ⚠️
人行横道 (Ped Cross):   39.31%  中等 ⚠️
停止线 (Stop Line):     26.57%  低 ❌ 需改进
分隔线 (Divider):       19.03%  低 ❌ 需改进

关键发现

✅ 优势:

NDS达到论文SOTA的97.2%，非常接近
主要类别(行人、车辆)检测优秀(85%+)
可行驶区域分割IoU达70.63%
训练过程稳定，无异常

❌ 待改进:

小目标分割瓶颈: Stop Line和Divider IoU极低
- 根本原因: 0.3m分辨率无法表达0.1-0.15m的线条
- 解决方案: Phase 4A BEV 2x分辨率提升
稀有类别AP偏低(工程车、拖车)

Checkpoint

最佳模型:

epoch_22.pth: NDS 0.6948 (最佳)
epoch_23.pth: NDS 0.6941, mAP 0.6446 (最终版，推荐)
epoch_21.pth: mAP 0.6453 (最佳)

存储位置: runs/enhanced_from_epoch19/

🚀 Phase 4A: BEV 2x分辨率提升 (当前阶段)

目标

解决Phase 3的小目标分割瓶颈

技术方案

核心改进:

BEV分辨率翻倍: 0.3m → 0.15m
Decoder升级: 2层 → 4层
启用Deep Supervision
启用Dice Loss

具体配置:

model:
  encoders:
    camera:
      vtransform:
        xbound: [-54.0, 54.0, 0.15]  # 从0.3改为0.15
        ybound: [-54.0, 54.0, 0.15]
        # BEV: 720×720 (之前360×360)
  
  heads:
    map:
      decoder_channels: [256, 256, 128, 128]  # 从[256,128]升级
      deep_supervision: true   # 启用
      use_dice_loss: true      # 启用
      grid_transform:
        output_scope: [[-50, 50, 0.25], [-50, 50, 0.25]]  # 400×400

train_pipeline:
  - type: LoadBEVSegmentation
    xbound: [-50.0, 50.0, 0.125]  # GT: 800×800
    ybound: [-50.0, 50.0, 0.125]

预期性能

检测性能 (略微提升):
  NDS:  0.6941 → 0.710  (+2.3%)
  mAP:  0.6446 → 0.670  (+3.9%)

分割性能 (重大突破):
  整体mIoU: 0.4130 → 0.540  (+30.7%) 🎉
  
小目标IoU (关键提升):
  Stop Line: 0.2657 → 0.445  (+67.3%) 🚀
  Divider:   0.1903 → 0.365  (+92.1%) 🚀

当前状态

✅ 已完成:

配置文件创建: multitask_BEV2X_phase4a.yaml
启动脚本准备: start_phase4a_bev2x_fixed.sh
监控脚本创建: monitor_phase4a.sh
Checkpoint确认: epoch_23.pth (516MB)

⏸️ 当前阻塞:

环境库问题: ImportError: libtorch_cuda_cu.so
需要解决后才能启动训练

📋 待完成:

解决环境问题
启动20 epochs训练 (~12.5天)
每个epoch评估性能
选择最佳checkpoint

💻 环境配置记录

成功的训练环境 (Phase 3)

系统环境:

OS: Linux (Docker容器)
GPU: 6× Tesla V100S-PCIE-32GB
CUDA: 11.3

Python环境:

Python: 3.8
PyTorch: 1.10.1
mmcv: 1.4.0
mmdet: 2.24.0  
mmdet3d: 1.0.0rc2
torchpack: 已安装

成功的启动方式:

export PATH=/opt/conda/bin:$PATH

/opt/conda/bin/torchpack dist-run -np 6 /opt/conda/bin/python tools/train.py \
  configs/.../config.yaml \
  --model.encoders.camera.backbone.init_cfg.checkpoint pretrained/swint-nuimages-pretrained.pth \
  --load_from checkpoint.pth \
  --data.samples_per_gpu 2 \
  --data.workers_per_gpu 0 \
  2>&1 | tee training.log

当前环境问题 (Phase 4A)

错误:

ImportError: libtorch_cuda_cu.so: cannot open shared object file: No such file or directory

可能原因:

Docker环境可能需要重启
库路径配置问题
Conda环境需要重新激活

解决建议: 参考 PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md

📁 重要文件索引

配置文件

configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/
├── multitask_BEV2X_phase4a.yaml              # Phase 4A配置 ⭐
├── multitask_enhanced_phase1_HIGHRES.yaml    # Phase 3配置
└── convfuser.yaml                            # 基础配置

启动脚本

start_phase4a_bev2x_fixed.sh      # Phase 4A启动 ⭐
start_enhanced_training_fixed.sh  # Phase 3启动 (参考)
monitor_phase4a.sh                # 监控脚本

Checkpoint

runs/enhanced_from_epoch19/
├── epoch_23.pth    # Phase 3最终版 ⭐ (516MB)
├── epoch_22.pth    # Phase 3最佳NDS (516MB)
└── epoch_21.pth    # Phase 3最佳mAP (516MB)

文档

PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md        # Phase 4A详细文档 ⭐
PROJECT_STATUS_UPDATE_20251030.md        # 本文档
PROGRESSIVE_ENHANCEMENT_PLAN.md          # 渐进增强计划
PROJECT_MASTER_PLAN.md                   # 总体规划
BEVFusion完整项目路线图.md               # 完整路线图

📊 性能演进历史

阶段	NDS	mAP	mIoU	Stop Line IoU	Divider IoU	备注
Epoch 1	0.6597	0.6597	0.38	0.20	0.15	初始
Epoch 10	0.6968	0.6509	0.39	0.24	0.17	稳步提升
Epoch 19	0.6926	0.6425	0.40	0.26	0.18	Phase 3起点
Epoch 22	0.6948	0.6447	0.41	0.27	0.19	最佳NDS ⭐
Epoch 23	0.6941	0.6446	0.41	0.27	0.19	Phase 3终点 ✅
Phase 4A目标	0.710	0.670	0.54	0.42+	0.35+	BEV 2x 🎯

关键发现:

Epoch 10-23性能平台期，小目标IoU无法突破
必须通过BEV分辨率提升才能解决

🎯 后续工作计划

短期 (1-2周)

优先级1: 解决Phase 4A环境问题
- 检查Docker环境
- 验证库路径
- 成功启动训练
优先级2: 监控Phase 4A训练
- 每日检查GPU和Loss
- Epoch 5进行初步评估
- 确认小目标IoU改善

中期 (3-4周)

Phase 4A完成:
- 完成20 epochs训练
- 全面性能评估
- 选择最佳checkpoint
Phase 4B启动 (可选):
- 模型压缩和量化
- TensorRT优化
- Orin部署准备

长期 (1-3个月)

Phase 5: 实车数据采集和标注
Phase 6: 实车微调
Phase 7: 部署优化和上车

📈 项目里程碑

里程碑	计划时间	实际时间	状态
M1: 基础训练完成	2025-10-10	2025-10-10	✅
M2: 增强训练启动	2025-10-21	2025-10-21	✅
M3: 增强训练完成	2025-10-29	2025-10-29	✅
M4: BEV 2x配置完成	2025-10-30	2025-10-30	✅
M5: BEV 2x训练启动	2025-10-30	待定	⏸️
M6: BEV 2x训练完成	2025-11-12	待定	⏳
M7: 实车数据采集	2025-11-15	待定	⏳
M8: 模型压缩完成	2025-11-20	待定	⏳
M9: 实车微调完成	2025-12-20	待定	⏳
M10: 部署上车	2025-12-31	待定	⏳

💡 经验总结

Phase 3成功经验

✅ 做得好的:

训练稳定性优秀，23 epochs无中断
EnhancedBEVSegmentationHead有效提升性能
6 GPU配置平衡了速度和稳定性
workers_per_gpu=0避免了数据加载问题

⚠️ 需改进的:

小目标分割受分辨率限制
应更早发现BEV分辨率瓶颈
可以更激进地尝试BEV 2x

Phase 4A待验证

🎯 关键问题:

BEV 2x显存是否够用? (预计28GB vs 32GB可用)
训练速度是否可接受? (预计4.5-5s/iter vs 当前2.7s/iter)
性能提升是否达预期? (Stop Line IoU目标>0.42)

🔗 相关资源

论文参考

BEVFusion (Liu et al., 2022): NDS 0.714, mAP 0.704
BEVFormer (Li et al., 2022): 高分辨率BEV表示

代码仓库

本项目: /workspace/bevfusion
主分支: enhanced_training
配置: configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/

数据集

nuScenes v1.0-trainval
位置: /workspace/bevfusion/data/nuscenes
大小: ~500GB

项目负责人: [您的名字]
最后更新: 2025-10-30
下次更新: Phase 4A训练启动后

状态: 🟡 Phase 4A配置完成，等待环境恢复启动训练

9.6 KiB Raw Blame History Unescape Escape

BEVFusion项目状态更新

📊 总体进度

🎉 Phase 3 最终成果 (2025-10-29完成)

训练概况

最终性能

关键发现

Checkpoint

🚀 Phase 4A: BEV 2x分辨率提升 (当前阶段)

目标

技术方案

预期性能

当前状态

💻 环境配置记录

成功的训练环境 (Phase 3)

当前环境问题 (Phase 4A)

📁 重要文件索引

配置文件

启动脚本

Checkpoint

文档

📊 性能演进历史

🎯 后续工作计划

短期 (1-2周)

中期 (3-4周)

长期 (1-3个月)

📈 项目里程碑

💡 经验总结

Phase 3成功经验

Phase 4A待验证

🔗 相关资源

论文参考

代码仓库

数据集

9.6 KiB

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