20 KiB

Raw Blame History

BEVFusion 项目进度分析与准备清单

分析时间：2025-10-22 14:16 UTC（北京时间 22:16）
当前阶段：Phase 2 - 增强版训练进行中
总体进度：9.2% (Epoch 3/23)

📊 当前训练状态

实时进度

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 训练状态：🟢 正常运行中                                │
│ 运行时长：17小时55分钟                                │
│ 当前Epoch：3 / 23 (13%)                             │
│ Iteration：1,200 / 10,299 (11.7%)                  │
│ 总体进度：9.2%                                       │
│ 当前Loss：0.7436                                    │
│ 预计剩余：6.8天 (163.6小时)                          │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

GPU使用状态

GPU 0-5: 利用率100%, 显存31GB/32GB, 温度40°C ✅
GPU 6-7: 空闲 ⚪

已完成工作

✅ Epoch 1完成（10-22 04:14）
✅ Epoch 2完成+验证（10-22 12:42）
- 检测mAP: 65.32%
- 分割mIoU: 34.17%
🔄 Epoch 3进行中（11.7%）

📈 项目整体进度分析

Phase进度总览

Phase 1: 基础训练 ████████████████████ 100% ✅ 已完成
├── Epoch 1-19原始配置训练
├── 性能评估: mAP 66.26%, mIoU 36.44%
└── 完成时间: 2025-10-19

Phase 2: 增强版训练 ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░  9% 🔄 进行中
├── 当前: Epoch 3/23
├── 预计完成: 2025-10-29
└── 目标: mIoU 60-65%

Phase 3: MapTR集成 ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0% ⏳ 待决策
├── 三任务训练
├── 预计时间: 2周
└── 状态: 可选阶段

Phase 4: 模型优化 ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0% ⏳ 待开始
├── 剪枝: 110M → 60M
├── 量化: FP32 → INT8
└── 预计时间: 1周

Phase 5: TensorRT ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0% ⏳ 待开始
├── ONNX导出
├── Engine构建
└── 预计时间: 4-5天

Phase 6: Orin部署 ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  0% ⏳ 待开始
├── 部署测试
├── 性能调优
└── 预计时间: 1周

🎯 关键时间节点

已完成里程碑 ✅

✅ 2025-10-19：Epoch 19完成（原始版）
✅ 2025-10-21 20:21：增强版训练启动
✅ 2025-10-22 04:14：Epoch 1完成
✅ 2025-10-22 12:42：Epoch 2完成+验证

即将到来的里程碑 ⏳

⏳ 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）

📋 可以提前准备的工作

🟢 P0 - 立即可以准备（本周内）

1. 准备评估脚本 ⭐⭐⭐⭐⭐

时间：1-2小时
紧急度：高（Epoch 10评估时需要）

# 创建中期评估脚本
cat > /workspace/bevfusion/scripts/evaluate_checkpoint.sh << 'SCRIPT'
#!/bin/bash
# 评估指定checkpoint的性能

CHECKPOINT=$1
if [ -z "$CHECKPOINT" ]; then
    echo "用法: bash evaluate_checkpoint.sh <checkpoint_path>"
    exit 1
fi

echo "评估checkpoint: $CHECKPOINT"

# 评估检测性能
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 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

准备内容：

✅ 评估脚本（检测+分割）
✅ 结果保存路径配置
✅ 自动化报告生成脚本

2. 准备可视化工具 ⭐⭐⭐⭐

时间：2-3小时
紧急度：中高

# 创建对比可视化脚本
# /workspace/bevfusion/scripts/compare_epochs.py

# 功能：
# - 对比不同epoch的性能
# - 生成Loss曲线图
# - 生成mIoU趋势图
# - 生成各类别IoU对比

准备内容：

对比不同checkpoint的脚本
Loss曲线可视化
mIoU趋势图生成
各类别IoU热力图

3. 研究剪枝和量化工具 ⭐⭐⭐⭐

时间：3-4小时
紧急度：中

现在可以做的：

# 1. 安装剪枝工具
pip install torch-pruning

# 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

准备内容：

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

# 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
max_epochs: 5
optimizer:
  lr: 1.0e-5  # 很小的学习率
  
# 不量化的层
exclude_layers:
  - BatchNorm
  - LayerNorm
EOF

🟡 P1 - 近期准备（1-2周内）

5. 研究TensorRT ⭐⭐⭐⭐

时间：4-6小时
何时需要：训练完成后

现在可以做的：

# 1. 下载TensorRT文档
# https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/

# 2. 学习ONNX导出
# 了解BEVFusion的ONNX导出注意事项

# 3. 准备转换脚本框架
mkdir -p /workspace/bevfusion/tools/tensorrt

学习重点：

ONNX导出技巧
TensorRT优化策略
INT8校准方法
DLA使用（针对Orin）

6. 准备部署环境文档 ⭐⭐⭐

时间：3-4小时
何时需要：Orin部署前

# 需要准备的文档
1. Orin环境配置清单
2. 依赖库安装脚本
3. 模型部署步骤
4. 性能测试方案

7. 准备MapTR数据（如果决定集成）⭐⭐⭐

时间：4-6小时
何时需要：决定集成MapTR后

现在可以做的：

# 1. 检查MapTR代码
cd /workspace
git clone https://github.com/hustvl/MapTR.git

# 2. 研究矢量地图数据格式
# 了解nuScenes map API

# 3. 准备数据提取脚本
# 基于MAPTR_INTEGRATION_PLAN.md中的方案

🔵 P2 - 未来准备（2-4周后）

8. 准备Orin硬件环境 ⭐⭐

何时需要：部署阶段

硬件清单：

NVIDIA AGX Orin 270T开发板
64GB SD卡（JetPack系统）
电源适配器
网络连接
散热风扇

9. 准备测试数据集 ⭐⭐

何时需要：部署验证时

数据准备：

nuScenes验证集子集（100-500样本）
转换为Orin可用格式
压缩和传输到Orin

🚀 立即可执行的准备任务

Task 1: 创建评估脚本（30分钟）

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

chmod +x /workspace/bevfusion/scripts/evaluate_checkpoint.sh

Task 2: 创建Loss监控脚本（20分钟）

# /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）

# 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）

# 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

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：

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：

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：

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：

# 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：⭐⭐⭐⭐

# 创建小规模测试集
# 用于快速验证剪枝/量化效果

# 100个验证样本（代表性采样）
# 覆盖各种场景：白天、夜晚、雨天等

✅ 8. 准备benchmark脚本

时间：2小时
价值：⭐⭐⭐

# /workspace/bevfusion/tools/benchmark.py
# 测试推理速度和资源使用

import time
import torch
import numpy as np

def benchmark_model(model, data_loader, num_iters=100):
    """
    Benchmark模型性能
    - 推理时间
    - 吞吐量
    - 显存使用
    """
    times = []
    for i, data in enumerate(data_loader):
        if i >= num_iters:
            break
        
        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")

下周可做（训练接近完成）

✅ 9. 联系Orin硬件

时间：采购流程
何时需要：11月初

准备内容：

确认Orin型号（AGX Orin 270T）
准备采购或借用
准备JetPack安装U盘
准备网络环境

✅ 10. 准备数据传输方案

时间：1小时
价值：⭐⭐⭐

# 大模型和数据如何传输到Orin
# 方案1: rsync over SSH
# 方案2: 网络存储挂载
# 方案3: USB移动硬盘

📊 准备工作时间表

现在 ~ 10-23（Epoch 5前）
├─ ✅ 创建评估脚本           1小时  P0
├─ ✅ 准备可视化工具         2小时  P0
├─ ✅ 安装剪枝工具           1小时  P0
└─ ✅ 研究量化方法           2小时  P0
                          总计: 6小时

10-23 ~ 10-25（Epoch 10前）
├─ ✅ 学习TensorRT          3小时  P1
├─ ✅ 准备benchmark脚本     2小时  P1
├─ ✅ 准备测试数据集        2小时  P1
└─ ✅ 研究MapTR代码         4小时  P1
                          总计: 11小时

10-25 ~ 10-29（训练期间）
├─ ⭐ Epoch 10中期评估      完成后立即
├─ ✅ 准备部署文档          2小时  P1
├─ ✅ 准备Orin环境清单      1小时  P1
└─ 🔄 MapTR决策            10-30
                          
10-29 ~ 11-05（训练完成后）
├─ ⭐ 最终评估和对比        完成后立即
├─ 🔄 执行剪枝              2-3天  P0
├─ 🔄 量化训练              3-4天  P0
└─ 🔄 TensorRT转换          2-3天  P0

💡 优先级建议

本周必做（P0）

✅ 创建评估脚本（1小时）- Epoch 10评估时需要
✅ 安装剪枝工具（1小时）- 训练完成后立即使用
✅ 研究量化方法（2小时）- 提前了解

本周建议做（P1）

✅ 准备可视化工具（2小时）- 性能对比需要
✅ 学习TensorRT（3小时）- 部署必需
✅ 准备测试数据（2小时）- 快速验证需要

下周可做（P2）

✅ MapTR代码研究（4小时）- 如果决定集成
✅ 准备Orin硬件（采购）- 部署前准备
✅ 部署文档框架（2小时）- 提前规划

🎯 关键决策点

Decision Point 1: Epoch 10评估（10-25）⭐⭐⭐⭐⭐

评估内容：

检测mAP是否稳定在65%+
分割mIoU是否达到45-50%
Loss收敛趋势是否健康

决策：

如果进展良好 → 继续训练
如果mIoU<40% → 考虑调整配置
如果检测下降 → 检查loss权重

Decision Point 2: MapTR集成决策（10-30）⭐⭐⭐⭐

考虑因素：

项目时间是否充裕
是否需要矢量地图
团队技术能力

建议：

✅ 时间紧 → 跳过MapTR，直接优化
⚠️ 时间充裕 → 可以尝试集成

Decision Point 3: 剪枝程度（训练完成后）⭐⭐⭐

根据最终性能决定：

如果mIoU>60% → 可激进剪枝（45-50%）
如果mIoU=55-60% → 保守剪枝（30-35%）
如果mIoU<55% → 轻度剪枝（20-25%）

📝 本周行动清单

今天（10-22）可以做 ✅

创建evaluate_checkpoint.sh脚本
创建monitor_training.py脚本
安装torch-pruning库
阅读剪枝文档

预计时间：2-3小时
收益：为后续工作打好基础

明天（10-23）可以做 ✅

准备Loss可视化脚本
准备性能对比脚本
研究PyTorch量化文档
准备量化配置模板

预计时间：3-4小时

本周末（10-26 ~ 10-27）可以做 ✅

学习TensorRT基础
准备ONNX导出脚本
研究MapTR代码（如果倾向集成）
准备部署文档框架

预计时间：6-8小时

🚀 快速启动命令

创建所有准备脚本（一键执行）

cd /workspace/bevfusion

# 创建scripts目录
mkdir -p scripts tools/pruning tools/quantization tools/tensorrt

# 1. 评估脚本
cat > scripts/evaluate_checkpoint.sh << 'EOF'
#!/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"
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！"

📊 总结

当前状态

✅ 训练正常运行（17.9小时）
✅ 已完成2个epochs
✅ Epoch 2验证通过（mAP 65.32%）
🔄 Epoch 3进行中（11.7%）
⏳ 预计6.8天后完成

可以提前准备的工作（10项）

立即可做（本周）：

✅ 评估脚本（1小时）⭐⭐⭐⭐⭐
✅ 可视化工具（2小时）⭐⭐⭐⭐
✅ 剪枝工具研究（2小时）⭐⭐⭐⭐⭐
✅ 量化方法学习（2小时）⭐⭐⭐⭐
✅ TensorRT学习（3小时）⭐⭐⭐⭐

下周可做： 6. ✅ MapTR代码研究（4小时）⭐⭐⭐ 7. ✅ 测试数据准备（2小时）⭐⭐⭐ 8. ✅ 部署文档框架（2小时）⭐⭐⭐ 9. ✅ Benchmark脚本（2小时）⭐⭐⭐ 10. ✅ Orin硬件准备（采购）⭐⭐

20 KiB Raw Blame History Unescape Escape

BEVFusion 项目进度分析与准备清单

📊 当前训练状态

实时进度

GPU使用状态

已完成工作

📈 项目整体进度分析

Phase进度总览

🎯 关键时间节点

已完成里程碑 ✅

即将到来的里程碑 ⏳

📋 可以提前准备的工作

🟢 P0 - 立即可以准备（本周内）

1. 准备评估脚本 ⭐⭐⭐⭐⭐

2. 准备可视化工具 ⭐⭐⭐⭐

3. 研究剪枝和量化工具 ⭐⭐⭐⭐

4. 准备量化工具 ⭐⭐⭐⭐

🟡 P1 - 近期准备（1-2周内）

5. 研究TensorRT ⭐⭐⭐⭐

6. 准备部署环境文档 ⭐⭐⭐

7. 准备MapTR数据（如果决定集成）⭐⭐⭐

🔵 P2 - 未来准备（2-4周后）

8. 准备Orin硬件环境 ⭐⭐

9. 准备测试数据集 ⭐⭐

🚀 立即可执行的准备任务

Task 1: 创建评估脚本（30分钟）

Task 2: 创建Loss监控脚本（20分钟）

Task 3: 研究剪枝工具（1小时）

Task 4: 准备数据集子集（1小时）

📅 时间规划

Week 1（当前，10-21 ~ 10-27）

Week 2（10-28 ~ 11-03）

🎯 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

✅ 2. 安装和学习剪枝工具

✅ 3. 研究量化方法

✅ 4. 学习TensorRT基础

✅ 5. 准备部署文档框架

本周可做（训练同时进行）

✅ 6. MapTR决策准备

✅ 7. 准备测试数据集

✅ 8. 准备benchmark脚本

下周可做（训练接近完成）

✅ 9. 联系Orin硬件

✅ 10. 准备数据传输方案

📊 准备工作时间表

💡 优先级建议

本周必做（P0）

本周建议做（P1）

下周可做（P2）

🎯 关键决策点

Decision Point 1: Epoch 10评估（10-25）⭐⭐⭐⭐⭐

Decision Point 2: MapTR集成决策（10-30）⭐⭐⭐⭐

Decision Point 3: 剪枝程度（训练完成后）⭐⭐⭐

📝 本周行动清单

今天（10-22）可以做 ✅

明天（10-23）可以做 ✅

本周末（10-26 ~ 10-27）可以做 ✅

🚀 快速启动命令

创建所有准备脚本（一键执行）

📊 总结

当前状态

可以提前准备的工作（10项）

20 KiB

Raw Blame History