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Raw Blame History

BEVFusion项目状态总结 - 2025-10-30

更新时间: 2025-10-30 13:14
状态: ✅ Phase 4A Stage 1正在训练

📊 项目进展概览

✅ Phase 1-2: 基础训练 (已完成)

Epoch 1-19: 基础多任务模型
Checkpoint: epoch_19.pth

✅ Phase 3: 增强分割头 (已完成)

时间: 2025-10-21 至 10-29
Epoch: 20-23 (4 epochs)
配置: EnhancedBEVSegmentationHead (ASPP + Attention + GroupNorm)
- BEV分辨率: 0.3m (360×360)
- Decoder: 2层 [256, 128]
- Deep Supervision: ❌ 关闭
- Dice Loss: ❌ 关闭

Phase 3最终性能 (epoch_23.pth):

3D检测:
  NDS: 0.6941 (+1.3%)
  mAP: 0.6446 (+0.9%)

BEV分割 @ 0.3m分辨率:
  整体mIoU: 0.41
  Drivable Area: 0.83  ✅
  Ped. Crossing: 0.57  ✅
  Walkway: 0.49        ✅
  Stop Line: 0.27      ⚠️ 需提升
  Carpark Area: 0.36   ⚠️ 需提升
  Divider: 0.19        ⚠️ 需提升

🔄 Phase 4A Stage 1: 渐进式分辨率提升 (进行中)

启动时间: 2025-10-30 13:08
Epoch: 1/10 (iter 100/30895)
配置: Enhanced头 + 更高分辨率
- BEV分辨率: 0.2m (540×540) +50%
- GT分辨率: 0.167m (600×600) +50%
- Decoder: 4层 [256, 256, 128, 128] 2x
- Deep Supervision: ✅ 新增
- Dice Loss: ✅ 新增

当前训练状态:

GPU: 4张 Tesla V100S (~30GB显存/GPU)
GPU利用率: 50-100% ⚡
ETA: 20天 6小时 (10 epochs)
Loss: 6.9192 → 6.3177 (下降中)

Early Loss Indicators (iter 100):

Stop Line: dice=0.9413, focal=0.0218  (比Phase 3启动时更好)
Divider: dice=0.9429, focal=0.0158    (比Phase 3启动时更好)

🎯 技术改进总结

Phase 3 → Phase 4A Stage 1

改进项	Phase 3	Stage 1	说明
BEV分辨率	360×360	540×540	+50% (更细致的特征)
GT标签分辨率	400×400	600×600	+50% (更精确的标注)
Decoder深度	2层	4层	2x (更强的表达能力)
Deep Supervision	无	有	多尺度监督
Dice Loss	无	有	边界优化
插值上采样	无	有	自适应尺寸匹配

💡 回答您的问题

Q: phase3 segment头有插值上采样吗？

A: 没有。Phase 3配置：

deep_supervision: false  # 关闭
use_dice_loss: false     # 关闭
decoder_channels: [256, 128]  # 简化

Phase 3只使用了ASPP和Attention，没有deep supervision
没有aux_classifier，因此不需要插值上采样
这也是为什么Phase 4A启用deep supervision后遇到类型转换bug的原因

Phase 4A的改进:

启用deep supervision → 需要插值aux_classifier的输出
启用dice loss → 需要float类型target
修复方案: 在插值时使用.float()而不是.long()

🚧 已解决的技术问题

1. Docker重启环境问题 ✅

问题: mmcv无法加载libtorch库
原因: 库文件命名不匹配
解决: 创建符号链接bridging

2. 显存不足 (800×800) ✅

问题: 800×800需要~4GB/sample，OOM
原因: 分辨率提升4x，显存需求4x增长
解决: 采用渐进式训练，Stage 1使用600×600

3. Shape不匹配 ✅

问题: Model输出400×400 vs GT标签800×800
原因: output_scope配置不一致
解决: 修改配置 + 添加自适应插值

4. Deep Supervision类型bug ✅

问题: F.interpolate对Long型tensor报错
原因: PyTorch不支持整型tensor的插值
解决: 转float插值，保持float用于focal loss

5. Python缓存问题 ✅

问题: 代码修改后不生效
解决: 清除__pycache__

📈 预期成果

Stage 1 (600×600, 当前训练中)

预计训练时间: ~9天
预期性能提升:
  Stop Line IoU: 0.27 → 0.35+ (+30%)
  Divider IoU: 0.19 → 0.28+ (+47%)
  整体mIoU: 0.41 → 0.48+ (+17%)

Stage 2 (800×800, 待规划)

基于Stage 1 checkpoint
可能需要: Gradient checkpointing或3张GPU
预期最终性能:
  Stop Line IoU: 0.35 → 0.42+
  Divider IoU: 0.28 → 0.35+
  整体mIoU: 0.48 → 0.54+

📂 文档索引

✅ PROJECT_STATUS_FULL_REPORT_20251030.md - 完整进展报告
✅ PHASE4A_STATUS_AND_ENVIRONMENT.md - Phase 4A技术细节
✅ PHASE4A_STAGE1_LAUNCHED_SUCCESS.md - Stage 1启动记录
✅ ENVIRONMENT_FIX_RECORD.md - Docker环境修复
✅ PHASE4A_GPU_MEMORY_ISSUE.md - 显存分析
✅ PHASE4A_ANALYSIS.md - 分辨率问题分析
✅ 项目状态总览_20251030.md - 总览索引

🔍 监控方法

# 实时监控
tail -f phase4a_stage1_*.log | grep "Epoch \["

# 监控脚本
bash monitor_phase4a_stage1.sh

# GPU状态
nvidia-smi

# Checkpoint
ls -lh runs/run-326653dc-c038af2c/epoch_*.pth

⏭️ 下一步

⏸️ 等待Epoch 1完成验证 (~22小时)
⏸️ 监控训练稳定性
⏸️ Epoch 5评估性能提升
⏸️ 完成10 epochs (~9天)
📋 规划Stage 2 (800×800)

当前状态: 🚀 Phase 4A Stage 1正常运行！

距离Epoch 1验证: ~21小时
距离完成Stage 1: ~9天

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