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20 KiB
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# BEVFusion 项目进度分析与准备清单
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**分析时间**：2025-10-22 14:16 UTC（北京时间 22:16）
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**当前阶段**：Phase 2 - 增强版训练进行中
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**总体进度**：9.2% (Epoch 3/23)
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## 📊 当前训练状态
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### 实时进度
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 训练状态：🟢 正常运行中 │
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│ 运行时长：17小时55分钟 │
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│ 当前Epoch：3 / 23 (13%) │
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│ Iteration：1,200 / 10,299 (11.7%) │
|
||
│ 总体进度：9.2% │
|
||
│ 当前Loss：0.7436 │
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│ 预计剩余：6.8天 (163.6小时) │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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||
```
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### GPU使用状态
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```
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GPU 0-5: 利用率100%, 显存31GB/32GB, 温度40°C ✅
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GPU 6-7: 空闲 ⚪
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```
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### 已完成工作
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- ✅ Epoch 1完成（10-22 04:14）
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- ✅ Epoch 2完成+验证（10-22 12:42）
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- 检测mAP: 65.32%
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- 分割mIoU: 34.17%
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- 🔄 Epoch 3进行中（11.7%）
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## 📈 项目整体进度分析
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### Phase进度总览
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```
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Phase 1: 基础训练 ████████████████████ 100% ✅ 已完成
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├── Epoch 1-19原始配置训练
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├── 性能评估: mAP 66.26%, mIoU 36.44%
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└── 完成时间: 2025-10-19
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||
Phase 2: 增强版训练 ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 9% 🔄 进行中
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├── 当前: Epoch 3/23
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├── 预计完成: 2025-10-29
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└── 目标: mIoU 60-65%
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Phase 3: MapTR集成 ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% ⏳ 待决策
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├── 三任务训练
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├── 预计时间: 2周
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└── 状态: 可选阶段
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Phase 4: 模型优化 ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% ⏳ 待开始
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├── 剪枝: 110M → 60M
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├── 量化: FP32 → INT8
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└── 预计时间: 1周
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Phase 5: TensorRT ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% ⏳ 待开始
|
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├── ONNX导出
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├── Engine构建
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└── 预计时间: 4-5天
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Phase 6: Orin部署 ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% ⏳ 待开始
|
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├── 部署测试
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├── 性能调优
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└── 预计时间: 1周
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```
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---
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## 🎯 关键时间节点
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### 已完成里程碑 ✅
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- ✅ 2025-10-19：Epoch 19完成（原始版）
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- ✅ 2025-10-21 20:21：增强版训练启动
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||
- ✅ 2025-10-22 04:14：Epoch 1完成
|
||
- ✅ 2025-10-22 12:42：Epoch 2完成+验证
|
||
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||
### 即将到来的里程碑 ⏳
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||
- ⏳ 2025-10-22 20:30：Epoch 3完成
|
||
- ⏳ 2025-10-23 12:00：Epoch 5完成（短期目标）
|
||
- ⏳ 2025-10-25 12:00：Epoch 10完成（中期评估点）
|
||
- ⏳ 2025-10-27 12:00：Epoch 15完成
|
||
- ⏳ 2025-10-29 17:49：Epoch 23完成（训练完成）
|
||
|
||
---
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||
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||
## 📋 可以提前准备的工作
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||
### 🟢 P0 - 立即可以准备（本周内）
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#### 1. 准备评估脚本 ⭐⭐⭐⭐⭐
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**时间**：1-2小时
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||
**紧急度**：高（Epoch 10评估时需要）
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||
```bash
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||
# 创建中期评估脚本
|
||
cat > /workspace/bevfusion/scripts/evaluate_checkpoint.sh << 'SCRIPT'
|
||
#!/bin/bash
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||
# 评估指定checkpoint的性能
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||
|
||
CHECKPOINT=$1
|
||
if [ -z "$CHECKPOINT" ]; then
|
||
echo "用法: bash evaluate_checkpoint.sh <checkpoint_path>"
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||
exit 1
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||
fi
|
||
|
||
echo "评估checkpoint: $CHECKPOINT"
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||
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||
# 评估检测性能
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||
torchpack dist-run -np 8 python tools/test.py \
|
||
configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask_enhanced_phase1_HIGHRES.yaml \
|
||
$CHECKPOINT \
|
||
--eval bbox
|
||
|
||
# 评估分割性能
|
||
torchpack dist-run -np 8 python tools/test.py \
|
||
configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask_enhanced_phase1_HIGHRES.yaml \
|
||
$CHECKPOINT \
|
||
--eval map
|
||
|
||
echo "评估完成！"
|
||
SCRIPT
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||
```
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**准备内容**：
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- ✅ 评估脚本（检测+分割）
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- ✅ 结果保存路径配置
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||
- ✅ 自动化报告生成脚本
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---
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||
#### 2. 准备可视化工具 ⭐⭐⭐⭐
|
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**时间**：2-3小时
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||
**紧急度**：中高
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||
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||
```python
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||
# 创建对比可视化脚本
|
||
# /workspace/bevfusion/scripts/compare_epochs.py
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||
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||
# 功能：
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# - 对比不同epoch的性能
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# - 生成Loss曲线图
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||
# - 生成mIoU趋势图
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||
# - 生成各类别IoU对比
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```
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**准备内容**：
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- 对比不同checkpoint的脚本
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- Loss曲线可视化
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||
- mIoU趋势图生成
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||
- 各类别IoU热力图
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---
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||
#### 3. 研究剪枝和量化工具 ⭐⭐⭐⭐
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||
**时间**：3-4小时
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||
**紧急度**：中
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||
|
||
**现在可以做的**：
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||
```bash
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||
# 1. 安装剪枝工具
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||
pip install torch-pruning
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||
|
||
# 2. 研究Torch-Pruning文档
|
||
# https://github.com/VainF/Torch-Pruning
|
||
|
||
# 3. 准备剪枝脚本模板
|
||
cat > /workspace/bevfusion/tools/pruning/prune_bevfusion.py << 'EOF'
|
||
import torch
|
||
import torch_pruning as tp
|
||
from mmdet3d.models import build_model
|
||
|
||
def prune_model(config, checkpoint, pruning_ratio=0.3):
|
||
"""
|
||
剪枝BEVFusion模型
|
||
|
||
Args:
|
||
config: 配置文件
|
||
checkpoint: 训练好的模型
|
||
pruning_ratio: 剪枝比例（0.3表示剪30%）
|
||
"""
|
||
# TODO: 实现剪枝逻辑
|
||
pass
|
||
|
||
if __name__ == '__main__':
|
||
# 测试剪枝
|
||
pass
|
||
EOF
|
||
```
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||
|
||
**准备内容**：
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||
- 安装torch-pruning
|
||
- 研究API文档
|
||
- 准备剪枝脚本框架
|
||
- 测试小规模剪枝
|
||
|
||
---
|
||
|
||
#### 4. 准备量化工具 ⭐⭐⭐⭐
|
||
**时间**：2-3小时
|
||
**紧急度**：中
|
||
|
||
```bash
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||
# 1. 研究PyTorch量化
|
||
# https://pytorch.org/docs/stable/quantization.html
|
||
|
||
# 2. 准备量化脚本模板
|
||
mkdir -p /workspace/bevfusion/tools/quantization
|
||
|
||
cat > /workspace/bevfusion/tools/quantization/qat_config.yaml << 'EOF'
|
||
# QAT训练配置
|
||
quantization:
|
||
enabled: true
|
||
backend: fbgemm
|
||
|
||
# 训练参数
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||
max_epochs: 5
|
||
optimizer:
|
||
lr: 1.0e-5 # 很小的学习率
|
||
|
||
# 不量化的层
|
||
exclude_layers:
|
||
- BatchNorm
|
||
- LayerNorm
|
||
EOF
|
||
```
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||
|
||
---
|
||
|
||
### 🟡 P1 - 近期准备（1-2周内）
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||
|
||
#### 5. 研究TensorRT ⭐⭐⭐⭐
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||
**时间**：4-6小时
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||
**何时需要**：训练完成后
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||
|
||
**现在可以做的**：
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||
```bash
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||
# 1. 下载TensorRT文档
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||
# https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/
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||
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||
# 2. 学习ONNX导出
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||
# 了解BEVFusion的ONNX导出注意事项
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||
# 3. 准备转换脚本框架
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||
mkdir -p /workspace/bevfusion/tools/tensorrt
|
||
```
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||
**学习重点**：
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||
- ONNX导出技巧
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||
- TensorRT优化策略
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||
- INT8校准方法
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||
- DLA使用（针对Orin）
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||
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||
---
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||
|
||
#### 6. 准备部署环境文档 ⭐⭐⭐
|
||
**时间**：3-4小时
|
||
**何时需要**：Orin部署前
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```markdown
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# 需要准备的文档
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1. Orin环境配置清单
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||
2. 依赖库安装脚本
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||
3. 模型部署步骤
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||
4. 性能测试方案
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||
```
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||
---
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||
#### 7. 准备MapTR数据（如果决定集成）⭐⭐⭐
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||
**时间**：4-6小时
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||
**何时需要**：决定集成MapTR后
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||
|
||
**现在可以做的**：
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||
```bash
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# 1. 检查MapTR代码
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cd /workspace
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||
git clone https://github.com/hustvl/MapTR.git
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||
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||
# 2. 研究矢量地图数据格式
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||
# 了解nuScenes map API
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||
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||
# 3. 准备数据提取脚本
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||
# 基于MAPTR_INTEGRATION_PLAN.md中的方案
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||
```
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---
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### 🔵 P2 - 未来准备（2-4周后）
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#### 8. 准备Orin硬件环境 ⭐⭐
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**何时需要**：部署阶段
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**硬件清单**：
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- NVIDIA AGX Orin 270T开发板
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||
- 64GB SD卡（JetPack系统）
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- 电源适配器
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||
- 网络连接
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||
- 散热风扇
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---
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#### 9. 准备测试数据集 ⭐⭐
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||
**何时需要**：部署验证时
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||
|
||
**数据准备**：
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||
- nuScenes验证集子集（100-500样本）
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||
- 转换为Orin可用格式
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||
- 压缩和传输到Orin
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||
---
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||
## 🚀 立即可执行的准备任务
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||
### Task 1: 创建评估脚本（30分钟）
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||
```bash
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||
mkdir -p /workspace/bevfusion/scripts
|
||
|
||
# 评估脚本
|
||
cat > /workspace/bevfusion/scripts/evaluate_checkpoint.sh << 'SCRIPT'
|
||
#!/bin/bash
|
||
CHECKPOINT=${1:-"runs/enhanced_from_epoch19/latest.pth"}
|
||
CONFIG="configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask_enhanced_phase1_HIGHRES.yaml"
|
||
|
||
echo "评估: $CHECKPOINT"
|
||
|
||
# 检测评估
|
||
torchpack dist-run -np 8 python tools/test.py \
|
||
$CONFIG $CHECKPOINT --eval bbox
|
||
|
||
# 分割评估
|
||
torchpack dist-run -np 8 python tools/test.py \
|
||
$CONFIG $CHECKPOINT --eval map
|
||
SCRIPT
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||
|
||
chmod +x /workspace/bevfusion/scripts/evaluate_checkpoint.sh
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Task 2: 创建Loss监控脚本（20分钟）
|
||
|
||
```python
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||
# /workspace/bevfusion/scripts/monitor_training.py
|
||
|
||
import re
|
||
import matplotlib.pyplot as plt
|
||
|
||
def plot_loss_curve(log_file):
|
||
"""绘制Loss曲线"""
|
||
with open(log_file, 'r') as f:
|
||
lines = f.readlines()
|
||
|
||
iters = []
|
||
losses = []
|
||
for line in lines:
|
||
if 'Epoch [' in line and 'loss:' in line:
|
||
iter_match = re.search(r'\[(\d+)\]', line)
|
||
loss_match = re.search(r'loss: ([\d.]+)', line)
|
||
if iter_match and loss_match:
|
||
iters.append(int(iter_match.group(1)))
|
||
losses.append(float(loss_match.group(1)))
|
||
|
||
plt.figure(figsize=(12, 6))
|
||
plt.plot(iters, losses, linewidth=0.5, alpha=0.5)
|
||
plt.xlabel('Iteration')
|
||
plt.ylabel('Loss')
|
||
plt.title('BEVFusion Training Loss Curve')
|
||
plt.grid(True, alpha=0.3)
|
||
plt.savefig('training_loss_curve.png', dpi=150)
|
||
print("✅ Loss曲线已保存")
|
||
|
||
if __name__ == '__main__':
|
||
plot_loss_curve('enhanced_training_6gpus.log')
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Task 3: 研究剪枝工具（1小时）
|
||
|
||
```bash
|
||
# 安装torch-pruning
|
||
pip install torch-pruning
|
||
|
||
# 阅读文档
|
||
# https://github.com/VainF/Torch-Pruning
|
||
|
||
# 测试基本功能
|
||
python3 << 'EOF'
|
||
import torch
|
||
import torch_pruning as tp
|
||
|
||
# 创建简单测试
|
||
model = torch.nn.Sequential(
|
||
torch.nn.Conv2d(3, 64, 3),
|
||
torch.nn.BatchNorm2d(64),
|
||
torch.nn.ReLU(),
|
||
)
|
||
|
||
# 测试剪枝
|
||
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
|
||
pruner = tp.pruner.MagnitudePruner(
|
||
model,
|
||
example_input,
|
||
importance=tp.importance.MagnitudeImportance(),
|
||
pruning_ratio=0.3,
|
||
)
|
||
|
||
print("✅ Torch-Pruning可用")
|
||
EOF
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### Task 4: 准备数据集子集（1小时）
|
||
|
||
```bash
|
||
# 创建小规模测试数据集
|
||
# 用于快速验证剪枝和量化效果
|
||
|
||
mkdir -p /workspace/bevfusion/data/nuscenes_mini
|
||
|
||
# 复制100个验证样本
|
||
# 用于快速测试
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 📅 时间规划
|
||
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||
### Week 1（当前，10-21 ~ 10-27）
|
||
|
||
| 日期 | 训练进度 | 可准备工作 | 状态 |
|
||
|------|---------|-----------|------|
|
||
| 10-22 | Epoch 3 | ✅ 评估脚本 | 🔄 |
|
||
| 10-23 | Epoch 5 | ✅ 可视化工具 | 待做 |
|
||
| 10-24 | Epoch 7 | ✅ 剪枝工具研究 | 待做 |
|
||
| 10-25 | Epoch 10 | ⭐ 中期评估 | 待做 |
|
||
| 10-26 | Epoch 12 | ✅ 量化工具研究 | 待做 |
|
||
| 10-27 | Epoch 15 | ✅ TensorRT学习 | 待做 |
|
||
|
||
### Week 2（10-28 ~ 11-03）
|
||
|
||
| 日期 | 训练进度 | 可准备工作 | 状态 |
|
||
|------|---------|-----------|------|
|
||
| 10-28 | Epoch 20 | ✅ 部署文档准备 | 待做 |
|
||
| 10-29 | Epoch 23完成 | ⭐ 最终评估 | 待做 |
|
||
| 10-30 | - | 🔄 决策MapTR集成 | 待做 |
|
||
| 10-31 | - | 🔄 开始剪枝 | 待做 |
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🎯 提前准备清单（优先级排序）
|
||
|
||
### 立即可做（不影响训练）
|
||
|
||
#### ✅ 1. 创建评估和监控脚本
|
||
**时间**：1小时
|
||
**价值**：⭐⭐⭐⭐⭐
|
||
**内容**：
|
||
- [x] 评估脚本（检测+分割）
|
||
- [ ] Loss曲线绘制
|
||
- [ ] 性能对比脚本
|
||
- [ ] 自动化报告生成
|
||
|
||
**执行**：
|
||
```bash
|
||
mkdir -p /workspace/bevfusion/scripts
|
||
# 创建上述脚本
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
#### ✅ 2. 安装和学习剪枝工具
|
||
**时间**：2小时
|
||
**价值**：⭐⭐⭐⭐⭐
|
||
**内容**：
|
||
- [ ] 安装torch-pruning
|
||
- [ ] 阅读文档和示例
|
||
- [ ] 测试基本功能
|
||
- [ ] 准备BEVFusion剪枝脚本框架
|
||
|
||
**执行**：
|
||
```bash
|
||
pip install torch-pruning
|
||
# 学习API和最佳实践
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
#### ✅ 3. 研究量化方法
|
||
**时间**：2小时
|
||
**价值**：⭐⭐⭐⭐
|
||
**内容**：
|
||
- [ ] PyTorch量化文档
|
||
- [ ] QAT vs PTQ对比
|
||
- [ ] 准备量化配置模板
|
||
- [ ] 了解INT8校准流程
|
||
|
||
**资源**：
|
||
- PyTorch Quantization Guide
|
||
- TensorRT INT8 Calibration
|
||
|
||
---
|
||
|
||
#### ✅ 4. 学习TensorRT基础
|
||
**时间**：3小时
|
||
**价值**：⭐⭐⭐⭐
|
||
**内容**：
|
||
- [ ] TensorRT文档阅读
|
||
- [ ] ONNX导出最佳实践
|
||
- [ ] DLA使用方法（Orin专用）
|
||
- [ ] 性能优化技巧
|
||
|
||
**资源**：
|
||
- NVIDIA TensorRT Documentation
|
||
- ONNX Runtime Optimization
|
||
|
||
---
|
||
|
||
#### ✅ 5. 准备部署文档框架
|
||
**时间**：1小时
|
||
**价值**：⭐⭐⭐
|
||
**内容**：
|
||
- [ ] Orin环境配置清单
|
||
- [ ] 依赖库列表
|
||
- [ ] 部署步骤框架
|
||
- [ ] 性能测试方案
|
||
|
||
---
|
||
|
||
### 本周可做（训练同时进行）
|
||
|
||
#### ✅ 6. MapTR决策准备
|
||
**时间**：4小时
|
||
**价值**：⭐⭐⭐
|
||
**何时决策**：10-30
|
||
|
||
**准备内容**：
|
||
```bash
|
||
# 1. 克隆MapTR代码（如果还没有）
|
||
cd /workspace
|
||
git clone https://github.com/hustvl/MapTR.git
|
||
|
||
# 2. 分析代码结构
|
||
# 重点: MapTRHead实现
|
||
|
||
# 3. 评估工作量
|
||
# - 数据准备: 1天
|
||
# - 代码集成: 2天
|
||
# - 训练: 2-3天
|
||
# 总计: 5-6天
|
||
```
|
||
|
||
**决策因素**：
|
||
- 项目时间是否充裕？
|
||
- 是否真的需要矢量地图？
|
||
- 团队资源是否足够？
|
||
|
||
---
|
||
|
||
#### ✅ 7. 准备测试数据集
|
||
**时间**：2小时
|
||
**价值**：⭐⭐⭐⭐
|
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```bash
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# 创建小规模测试集
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# 用于快速验证剪枝/量化效果
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# 100个验证样本（代表性采样）
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||
# 覆盖各种场景：白天、夜晚、雨天等
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||
```
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---
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#### ✅ 8. 准备benchmark脚本
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**时间**：2小时
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**价值**：⭐⭐⭐
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||
```python
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# /workspace/bevfusion/tools/benchmark.py
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||
# 测试推理速度和资源使用
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||
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||
import time
|
||
import torch
|
||
import numpy as np
|
||
|
||
def benchmark_model(model, data_loader, num_iters=100):
|
||
"""
|
||
Benchmark模型性能
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- 推理时间
|
||
- 吞吐量
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||
- 显存使用
|
||
"""
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||
times = []
|
||
for i, data in enumerate(data_loader):
|
||
if i >= num_iters:
|
||
break
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||
|
||
torch.cuda.synchronize()
|
||
start = time.time()
|
||
|
||
with torch.no_grad():
|
||
model(data)
|
||
|
||
torch.cuda.synchronize()
|
||
end = time.time()
|
||
|
||
times.append((end - start) * 1000)
|
||
|
||
print(f"平均推理时间: {np.mean(times):.2f} ms")
|
||
print(f"吞吐量: {1000/np.mean(times):.2f} FPS")
|
||
print(f"P99延迟: {np.percentile(times, 99):.2f} ms")
|
||
```
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---
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### 下周可做（训练接近完成）
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#### ✅ 9. 联系Orin硬件
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**时间**：采购流程
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**何时需要**：11月初
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**准备内容**：
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- [ ] 确认Orin型号（AGX Orin 270T）
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- [ ] 准备采购或借用
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- [ ] 准备JetPack安装U盘
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- [ ] 准备网络环境
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#### ✅ 10. 准备数据传输方案
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**时间**：1小时
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**价值**：⭐⭐⭐
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```bash
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# 大模型和数据如何传输到Orin
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# 方案1: rsync over SSH
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# 方案2: 网络存储挂载
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# 方案3: USB移动硬盘
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```
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## 📊 准备工作时间表
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```
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现在 ~ 10-23（Epoch 5前）
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├─ ✅ 创建评估脚本 1小时 P0
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├─ ✅ 准备可视化工具 2小时 P0
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├─ ✅ 安装剪枝工具 1小时 P0
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└─ ✅ 研究量化方法 2小时 P0
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总计: 6小时
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10-23 ~ 10-25（Epoch 10前）
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├─ ✅ 学习TensorRT 3小时 P1
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├─ ✅ 准备benchmark脚本 2小时 P1
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├─ ✅ 准备测试数据集 2小时 P1
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└─ ✅ 研究MapTR代码 4小时 P1
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总计: 11小时
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10-25 ~ 10-29（训练期间）
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├─ ⭐ Epoch 10中期评估 完成后立即
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├─ ✅ 准备部署文档 2小时 P1
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├─ ✅ 准备Orin环境清单 1小时 P1
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└─ 🔄 MapTR决策 10-30
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10-29 ~ 11-05（训练完成后）
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├─ ⭐ 最终评估和对比 完成后立即
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├─ 🔄 执行剪枝 2-3天 P0
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├─ 🔄 量化训练 3-4天 P0
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└─ 🔄 TensorRT转换 2-3天 P0
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```
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## 💡 优先级建议
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### 本周必做（P0）
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1. ✅ **创建评估脚本**（1小时）- Epoch 10评估时需要
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2. ✅ **安装剪枝工具**（1小时）- 训练完成后立即使用
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3. ✅ **研究量化方法**（2小时）- 提前了解
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### 本周建议做（P1）
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4. ✅ **准备可视化工具**（2小时）- 性能对比需要
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5. ✅ **学习TensorRT**（3小时）- 部署必需
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6. ✅ **准备测试数据**（2小时）- 快速验证需要
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### 下周可做（P2）
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7. ✅ **MapTR代码研究**（4小时）- 如果决定集成
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8. ✅ **准备Orin硬件**（采购）- 部署前准备
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9. ✅ **部署文档框架**（2小时）- 提前规划
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## 🎯 关键决策点
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### Decision Point 1: Epoch 10评估（10-25）⭐⭐⭐⭐⭐
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**评估内容**：
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- 检测mAP是否稳定在65%+
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- 分割mIoU是否达到45-50%
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- Loss收敛趋势是否健康
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**决策**：
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- 如果进展良好 → 继续训练
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- 如果mIoU<40% → 考虑调整配置
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- 如果检测下降 → 检查loss权重
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### Decision Point 2: MapTR集成决策（10-30）⭐⭐⭐⭐
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**考虑因素**：
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- 项目时间是否充裕
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- 是否需要矢量地图
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- 团队技术能力
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**建议**：
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- ✅ 时间紧 → 跳过MapTR，直接优化
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- ⚠️ 时间充裕 → 可以尝试集成
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### Decision Point 3: 剪枝程度（训练完成后）⭐⭐⭐
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**根据最终性能决定**：
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- 如果mIoU>60% → 可激进剪枝（45-50%）
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- 如果mIoU=55-60% → 保守剪枝（30-35%）
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- 如果mIoU<55% → 轻度剪枝（20-25%）
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## 📝 本周行动清单
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### 今天（10-22）可以做 ✅
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- [ ] 创建evaluate_checkpoint.sh脚本
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- [ ] 创建monitor_training.py脚本
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- [ ] 安装torch-pruning库
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- [ ] 阅读剪枝文档
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**预计时间**：2-3小时
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**收益**：为后续工作打好基础
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### 明天（10-23）可以做 ✅
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- [ ] 准备Loss可视化脚本
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- [ ] 准备性能对比脚本
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- [ ] 研究PyTorch量化文档
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- [ ] 准备量化配置模板
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**预计时间**：3-4小时
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### 本周末（10-26 ~ 10-27）可以做 ✅
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- [ ] 学习TensorRT基础
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- [ ] 准备ONNX导出脚本
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- [ ] 研究MapTR代码（如果倾向集成）
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- [ ] 准备部署文档框架
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**预计时间**：6-8小时
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## 🚀 快速启动命令
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### 创建所有准备脚本（一键执行）
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```bash
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cd /workspace/bevfusion
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# 创建scripts目录
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mkdir -p scripts tools/pruning tools/quantization tools/tensorrt
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||
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# 1. 评估脚本
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||
cat > scripts/evaluate_checkpoint.sh << 'EOF'
|
||
#!/bin/bash
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||
CHECKPOINT=${1:-"runs/enhanced_from_epoch19/latest.pth"}
|
||
CONFIG="configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask_enhanced_phase1_HIGHRES.yaml"
|
||
torchpack dist-run -np 8 python tools/test.py $CONFIG $CHECKPOINT --eval bbox map
|
||
EOF
|
||
chmod +x scripts/evaluate_checkpoint.sh
|
||
|
||
# 2. Loss监控脚本
|
||
cat > scripts/plot_loss.py << 'EOF'
|
||
import re, matplotlib.pyplot as plt
|
||
with open('enhanced_training_6gpus.log') as f:
|
||
lines = f.readlines()
|
||
losses = []
|
||
for line in lines:
|
||
if 'loss:' in line:
|
||
match = re.search(r'loss: ([\d.]+)', line)
|
||
if match:
|
||
losses.append(float(match.group(1)))
|
||
plt.plot(losses, linewidth=0.5)
|
||
plt.xlabel('Iteration (×50)'); plt.ylabel('Loss')
|
||
plt.title('Training Loss Curve'); plt.grid(True)
|
||
plt.savefig('loss_curve.png', dpi=150)
|
||
print("✅ saved to loss_curve.png")
|
||
EOF
|
||
|
||
# 3. 剪枝脚本框架
|
||
cat > tools/pruning/prune_template.py << 'EOF'
|
||
# BEVFusion剪枝脚本模板
|
||
# TODO: 训练完成后实现
|
||
import torch
|
||
import torch_pruning as tp
|
||
EOF
|
||
|
||
# 4. 量化配置模板
|
||
cat > tools/quantization/qat_config.yaml << 'EOF'
|
||
# QAT配置
|
||
max_epochs: 5
|
||
optimizer:
|
||
lr: 1.0e-5
|
||
EOF
|
||
|
||
echo "✅ 所有准备脚本已创建！"
|
||
```
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||
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---
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## 📊 总结
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### 当前状态
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- ✅ 训练正常运行（17.9小时）
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- ✅ 已完成2个epochs
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- ✅ Epoch 2验证通过（mAP 65.32%）
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- 🔄 Epoch 3进行中（11.7%）
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- ⏳ 预计6.8天后完成
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### 可以提前准备的工作（10项）
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**立即可做（本周）**：
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1. ✅ 评估脚本（1小时）⭐⭐⭐⭐⭐
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2. ✅ 可视化工具（2小时）⭐⭐⭐⭐
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||
3. ✅ 剪枝工具研究（2小时）⭐⭐⭐⭐⭐
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||
4. ✅ 量化方法学习（2小时）⭐⭐⭐⭐
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||
5. ✅ TensorRT学习（3小时）⭐⭐⭐⭐
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**下周可做**：
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6. ✅ MapTR代码研究（4小时）⭐⭐⭐
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||
7. ✅ 测试数据准备（2小时）⭐⭐⭐
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||
8. ✅ 部署文档框架（2小时）⭐⭐⭐
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||
9. ✅ Benchmark脚本（2小时）⭐⭐⭐
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||
10. ✅ Orin硬件准备（采购）⭐⭐
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**总计**：约22小时准备工作，可在训练期间完成
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**建议**：从P0高优先级任务开始，利用训练期间的等待时间，为后续阶段做好充分准备！
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