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BEVFusion 项目总体计划
更新时间：2025-11-12 09:30 UTC（北京时间 11月12日 17:30）
项目状态：Phase 4A Task-GCA训练进行中 + RMT-PPAD融合策略制定完成
目标：完整的自动驾驶感知系统部署 + RMT-PPAD技术融合
最新进展: ✅ Phase 5完成，🔄 Phase 4A Epoch 10训练中(64%)，✅ RMT-PPAD融合策略制定完成
📊 项目总览
最终目标
部署在NVIDIA Orin 270T上的实时BEVFusion系统，实现：
- ✅ 3D目标检测（mAP > 63%）
- ✅ BEV语义分割（mIoU > 55%）
- ✅ 矢量地图预测（mAP > 50%）可选
- ✅ 实时推理（>15 FPS，<60ms延迟）
- ✅ 低功耗（<60W）
- 🆕 RMT-PPAD技术融合：集成Transformer分割解码器和轻量级GCA
项目周期
总计：8-10周 (因RMT-PPAD融合增加2周)
当前进度：Week 4 (60%)
预计完成：2025年12月中旬
🎯 项目阶段规划
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 1-4: 基础训练 ✅ 已完成 │
│ - Epoch 1-19 原始配置训练 │
│ - 检测性能: NDS 70.24%, mAP 66.26% │
│ - 分割性能: mIoU 36.44% │
│ - 完成时间: 2025-10-21 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 5: Enhanced训练 ✅ 已完成 │
│ - Epoch 20-23 (从19继续) │
│ - 配置: EnhancedBEVSegmentationHead │
│ - 完成时间: 2025-10-29 │
│ - 成果: epoch_23.pth, 预期mIoU 55-60% │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 4A: Task-GCA训练 🔄 进行中 │
│ - 当前: Epoch 10, Iteration 9900/15448 (64%) │
│ - 配置: Task-specific GCA (检测/分割独立通道注意力) │
│ - 预计完成: 2025-11-13 (1天后) │
│ - 目标: mIoU 61%, Divider IoU 42% │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 4B: RMT-PPAD分割融合 🔄 待开始 │
│ - 集成RMT-PPAD Transformer分割解码器 │
│ - 自适应多尺度融合 + 任务特定权重学习 │
│ - 预计时间: 1周 │
│ - 目标: Divider Dice Loss 0.42→0.35 (17%提升) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 4C: GCA模块优化 🔄 待开始 │
│ - 用TaskAdapterLite替换当前GCA │
│ - 降低计算复杂度，提升特征选择效率 │
│ - 预计时间: 1周 │
│ - 目标: 参数量-50%, 性能保持>98% │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 3: MapTR集成（可选）⏳ 待开始 │
│ - 三任务训练（检测+分割+矢量地图） │
│ - 预计时间: 2周 │
│ - 目标: 矢量地图AP 50-55% │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 4: 模型优化 ⏳ 待开始 │
│ - 剪枝: 110M → 60M (-45%) │
│ - 量化: FP32 → INT8 │
│ - 预计时间: 1周 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 5: TensorRT优化 ⏳ 待开始 │
│ - ONNX导出 │
│ - TensorRT Engine构建 │
│ - 预计时间: 4-5天 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Phase 6: Orin部署 ⏳ 待开始 │
│ - 部署到Orin 270T │
│ - 性能调优（多流、DLA） │
│ - 预计时间: 1周 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
📅 详细时间表
✅ Week 1-2: 基础训练（已完成/进行中）
| 日期 | 任务 | 状态 | 成果 |
|---|---|---|---|
| 10-15 ~ 10-19 | Epoch 1-19训练 | ✅ 完成 | epoch_19.pth |
| 10-19 | Epoch 19评估 | ✅ 完成 | mAP 66.26%, mIoU 36.44% |
| 10-20 | 增强版设计 | ✅ 完成 | EnhancedBEVSegmentationHead |
| 10-21 20:21 | 增强版训练启动 | 🔄 进行中 | 6 GPU, workers=0 |
| 10-21 21:09 | 训练稳定运行 | ✅ 确认 | 1000 iters, loss 0.79 |
当前状态：
- ✅ 训练正常运行49分钟
- ✅ Loss从1.44降至0.79（⬇️45%）
- ✅ 分割Loss降低87%
- ✅ GPU利用率97-100%
🔄 Week 4: Task-GCA训练完成（进行中）
| 日期（预计） | 任务 | 预期成果 |
|---|---|---|
| 11-13 | Epoch 20训练完成 | epoch_11.pth |
| 11-13 | 性能评估 | mIoU 61%, Divider Dice Loss 0.42 |
| 11-13 | Task-GCA效果分析 | 检测+分割性能提升报告 |
关键指标目标：
- 检测mAP: >68%（Task-GCA优化）
- 分割mIoU: 61%（目标）
- Divider Dice Loss: <0.42（目标）
🆕 Week 5: RMT-PPAD分割融合
| 日期（预计） | 任务 | 时间 | 预期成果 |
|---|---|---|---|
| 11-14 ~ 11-15 | RMT-PPAD代码分析 | 2天 | 理解Transformer分割解码器架构 |
| 11-16 | 分割解码器移植 | 1天 | TransformerSegmentationDecoder集成 |
| 11-17 | 自适应多尺度融合实现 | 1天 | 任务特定权重学习机制 |
| 11-18 | 边界增强模块集成 | 1天 | DividerBoundaryEnhancer |
| 11-19 ~ 11-20 | 融合模型训练 | 2天 | 5 epochs训练，性能评估 |
关键技术目标：
- 集成RMT-PPAD的Transformer分割解码器
- 实现自适应多尺度融合
- 应用任务特定权重学习
- 优化Divider分割性能
预期性能提升：
- Divider Dice Loss: 0.42→0.35 (17%提升)
- Overall mIoU: 61%→63%
- 保持检测性能>68%
🆕 Week 6: GCA模块优化
| 日期（预计） | 任务 | 时间 | 预期成果 |
|---|---|---|---|
| 11-21 ~ 11-22 | TaskAdapterLite移植 | 2天 | 轻量级GCA替换当前GCA |
| 11-23 | GCA性能对比测试 | 1天 | 参数量-50%, 性能保持>98% |
| 11-24 | 完整模型微调 | 1天 | 3 epochs微调训练 |
| 11-25 | 融合效果评估 | 1天 | 综合性能评估报告 |
关键技术目标：
- 用TaskAdapterLite替换当前GCA
- 降低计算复杂度（参数量减少50%）
- 提升特征选择效率
- 保持性能不低于98%
预期性能提升：
- 参数量: 110M → 55M (-50%)
- 计算效率: +20% FPS
- 性能保持: >98% baseline
⏳ Week 7: MapTR集成（可选，调整）
| 日期（预计） | 任务 | 时间 |
|---|---|---|
| 11-26 ~ 11-27 | 研究MapTR代码 | 2天 |
| 11-28 | 提取矢量地图数据 | 1天 |
| 11-29 ~ 11-30 | 实现MapTRHead | 2天 |
| 12-01 | 集成测试 | 1天 |
| 12-02 ~ 12-04 | 三任务训练 | 3天 |
交付物：
- 三任务模型（检测+分割+矢量地图）
- 矢量地图mAP: 50-55%
注意：融合完成后可选，直接进入优化阶段
⏳ Week 8: 模型优化
| 日期（预计） | 任务 | 目标 |
|---|---|---|
| 12-05 ~ 12-06 | 模型分析和剪枝 | 110M → 60M |
| 12-07 ~ 12-09 | 剪枝模型微调 | 精度恢复>98% |
| 12-10 ~ 12-11 | QAT量化训练 | FP32 → INT8 |
性能目标：
- 参数量：110M → 60M → 15M（INT8）
- 推理速度：2-3倍提升
- 精度损失：<2%
⏳ Week 9: TensorRT优化
| 日期（预计） | 任务 | 目标 |
|---|---|---|
| 12-12 ~ 12-13 | ONNX导出 | bevfusion_int8.onnx |
| 12-14 ~ 12-15 | TensorRT Engine构建 | INT8 + FP16混合 |
| 12-16 | A100性能测试 | 推理时间<40ms |
| 12-17 | DLA优化配置 | 针对Orin优化 |
性能目标：
- A100推理时间：90ms → 35ms
- 吞吐量：15 FPS → 28 FPS
⏳ Week 10-11: Orin部署
| 日期（预计） | 任务 | 目标 |
|---|---|---|
| 12-18 | Orin环境搭建 | JetPack 5.1+ |
| 12-19 ~ 12-20 | 部署和测试 | 初步结果 |
| 12-21 ~ 12-22 | 性能和功耗测试 | 推理<70ms, <55W |
| 12-23 ~ 12-24 | 精度验证 | nuScenes val评估 |
| 12-25 ~ 12-26 | 多流和DLA优化 | 推理<60ms |
| 12-27 | 最终验证和文档 | 部署包完成 |
最终目标：
- 推理时间：50-60ms ✅
- 吞吐量：16-20 FPS ✅
- 功耗：40-50W ✅
- 精度损失：<3% ✅
🎯 各阶段成果
Phase 1: 基础训练 ✅
成果：
├── epoch_19.pth (515 MB)
├── 检测性能：NDS 70.24%, mAP 66.26%
├── 分割性能：mIoU 36.44%
└── 推理结果：results_epoch19.pkl (15 GB)
Phase 2: 增强版训练 🔄
预期成果：
├── epoch_23.pth (~520 MB)
├── 检测性能：NDS >70%, mAP >65%
├── 分割性能：mIoU 60-65%（目标）
└── 性能提升：+24% mIoU
Phase 3: MapTR集成（可选）⏳
预期成果：
├── three_tasks_epoch_24.pth (~600 MB)
├── 检测：mAP 65-68%
├── 分割：mIoU 55-58%
└── 矢量地图：mAP 50-55%
Phase 4: 模型优化 ⏳
预期成果：
├── bevfusion_pruned.pth (240 MB, 60M参数)
├── bevfusion_int8.pth (60 MB, 15M参数)
├── 精度损失：<2%
└── 推理速度：2-3倍提升
Phase 5: TensorRT优化 ⏳
预期成果：
├── bevfusion_int8.engine
├── A100推理：35ms
├── 吞吐量：28 FPS
└── TensorRT优化报告
Phase 6: Orin部署 ⏳
预期成果：
├── bevfusion_orin_deploy/（完整部署包）
├── Orin推理：50-60ms
├── 吞吐量：16-20 FPS
├── 功耗：40-50W
└── 部署文档和用户手册
📋 后续计划（优先级排序）
🔥 P0 - 立即进行
-
监控Task-GCA训练进度
# 每天检查训练进度 tail -30 /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/train_20251111_140122.log | grep "Epoch" # 查看GPU状态 nvidia-smi- 责任：每日检查
- 时间：持续到11月13日
- 风险：训练可能中断
-
等待Epoch 20完成
- 预计时间：约18小时（11月13日）
- 检查点：Divider Dice Loss是否达到0.42
- 行动：确认checkpoint保存成功
🟡 P1 - 短期（1周）
-
完成Task-GCA训练（11-13）
# 目标 - 完成Epoch 20 - 分割mIoU达到61% - Divider Dice Loss <0.42 - 检测mAP保持>68% -
Task-GCA效果评估（11-13）
# 评估Task-GCA效果 torchpack dist-run -np 8 python tools/test.py \ configs/nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/multitask_BEV2X_phase4a_stage1_task_gca.yaml \ runs/phase4a_stage1_task_gca/epoch_11.pth \ --eval bbox map # 对比分析 - Task-GCA vs Shared GCA - 检测和分割各自提升 - 各类别IoU改进 -
RMT-PPAD代码分析准备（11-13 ~ 11-14）
- 分析RMT-PPAD/ultralytics/nn/modules/transformer.py
- 理解TransformerSegmentationDecoder架构
- 识别可移植组件
🟢 P2 - 中期（2-3周）：RMT-PPAD融合阶段
-
Phase 4B: 分割解码器升级（11-14 ~ 11-20）
# 目标：集成RMT-PPAD Transformer分割解码器 # 步骤： # 1. 创建新的分割解码器类 # 2. 实现自适应多尺度融合 # 3. 集成Divider边界增强 # 4. 训练5 epochs验证效果 # 创建配置文件 cp multitask_BEV2X_phase4a_stage1_task_gca.yaml \ multitask_BEV2X_phase4b_rmtppad_segmentation.yaml # 修改分割头配置 # 使用 TransformerSegmentationDecoder -
Phase 4C: GCA模块优化（11-21 ~ 11-25）
# 目标：用TaskAdapterLite替换当前GCA # 步骤： # 1. 移植TaskAdapterLite # 2. 替换检测和分割GCA # 3. 性能对比测试 # 4. 微调3 epochs # 预期结果： # - 参数量：110M → 55M (-50%) # - 性能保持：>98% # - 计算效率：+20% FPS -
融合效果综合评估（11-25）
# 全面评估融合效果 torchpack dist-run -np 8 python tools/test.py \ multitask_BEV2X_phase4c_fusion_complete.yaml \ --eval bbox map # 对比分析： # - Baseline vs Task-GCA vs RMT-PPAD融合 # - 性能提升量化 # - 效率改善评估 -
决策点：是否集成MapTR（11-26）
方案A：跳过MapTR，直接优化部署 ⭐推荐
- 优势：更快完成，专注核心任务
- 时间节省：2周
- 风险更低
方案B：集成MapTR三任务
- 优势：完整感知能力
- 增加时间：2周
- 技术挑战更大
🔵 P3 - 长期（5-8周）：部署优化阶段
-
模型剪枝和量化（12-05 ~ 12-11）
# 基于融合后的模型进行优化 # 1. 剪枝：110M → 60M (-45%) # 2. 量化：FP32 → INT8 # 3. 微调恢复精度 -
TensorRT优化（12-12 ~ 12-17）
- ONNX导出
- TensorRT Engine构建
- DLA优化配置
- A100性能测试
-
Orin部署（12-18 ~ 12-27）
- 环境搭建
- 模型部署
- 性能测试
- 多流优化
- 最终验证
-
文档和交付（12-27）
- 部署文档
- API文档
- 用户手册
- RMT-PPAD融合技术报告
- 性能测试报告
📊 关键决策点
Decision Point 1: RMT-PPAD融合深度（11-14）
需要考虑：
- 是否只集成分割解码器，还是完整融合
- TaskAdapterLite替换GCA的风险评估
- 对现有性能的影响程度
建议：
- ✅ 推荐方案：分阶段融合，先分割解码器，后GCA优化
- ⚠️ 保守方案：仅分割解码器，避免GCA大幅变化
- 🚫 激进方案：一步到位，可能影响稳定性
Decision Point 2: MapTR集成（11-26）
需要考虑：
- 项目时间是否充裕（RMT-PPAD融合已增加2周）
- 是否真正需要矢量地图
- 团队技术能力
建议：
- ✅ 强烈推荐跳过MapTR：时间紧迫，专注核心任务
- ⚠️ 如果有充足余裕：可以尝试，但需评估ROI
Decision Point 3: 融合效果验证（11-25）
根据融合后性能决定：
- 如果Divider Dice Loss <0.35：融合成功，继续部署
- 如果性能下降>2%：回退部分融合
- 如果参数量减少<30%：重新设计GCA
Decision Point 4: Orin目标（12-20）
根据初步测试调整：
- 如果推理>80ms：进一步优化
- 如果功耗>60W：调整功耗模式
- 如果精度损失>3%：回退优化
🎯 成功标准
最低要求（必须达到）
- ✅ Task-GCA训练完成：20 epochs
- ✅ 检测mAP：>65%
- ✅ 分割mIoU：>58%
- ✅ RMT-PPAD融合：至少分割解码器升级
- ✅ Divider Dice Loss：<0.45
- ✅ Orin推理：<80ms
- ✅ Orin功耗：<60W
理想目标（期望达到）
- 🌟 检测mAP：>68%
- 🌟 分割mIoU：>62%
- 🌟 Divider Dice Loss：<0.35 (RMT-PPAD融合效果)
- 🌟 参数量：<60M (GCA优化效果)
- 🌟 Orin推理：<60ms
- 🌟 Orin功耗：<50W
- 🌟 吞吐量：>18 FPS
⚠️ 风险和应对
Risk 1: Task-GCA训练可能中断
应对：
- 每个epoch保存checkpoint
- 定期备份重要文件
- 监控GPU和系统状态
Risk 2: RMT-PPAD融合失败
应对：
- 分阶段实施，先分割解码器
- 保留baseline模型作为回退
- 详细记录每步变化
- 准备回滚计划
Risk 3: 融合后性能下降
应对：
- 渐进式融合，先验证分割效果
- GCA替换前进行充分测试
- 设置性能阈值，超过则回退
Risk 4: 项目时间延期
应对：
- 优先完成核心任务（检测+分割）
- MapTR作为可选阶段
- 如有延期，调整优化深度
Risk 5: Orin性能不足
应对：
- 更激进的剪枝（60M → 40M）
- 降低输入分辨率
- 简化某些任务
📈 进度追踪
当前进度（2025-11-12）
总体进度：55%
├── Phase 1-4: ████████████████████ 100%
├── Phase 5: ████████████████████ 100%
├── Phase 4A: ████████████░░░░░░░░ 64% (Epoch 10/20)
├── Phase 4B: ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% (RMT-PPAD分割融合)
├── Phase 4C: ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% (GCA优化)
├── Phase 3: ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% (MapTR可选)
├── Phase 4: ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% (模型优化)
├── Phase 5: ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% (TensorRT)
└── Phase 6: ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░ 0% (Orin部署)
下一里程碑
- Task-GCA训练完成：11月13日
- RMT-PPAD分割融合开始：11月14日
- 分割解码器升级完成：11月20日
- GCA优化完成：11月25日
- 融合效果评估：11月25日
- 决策MapTR：11月26日
🚀 立即行动清单
今天（11-12）
- 制定RMT-PPAD融合策略 ✅
- 更新项目总体计划 ✅
- 监控Task-GCA训练进度 ✅
- 准备RMT-PPAD代码分析
明天（11-13）
- 监控Task-GCA训练完成
- 验证epoch_11.pth保存
- 分析Task-GCA训练效果
- 准备分割解码器移植工作
本周（11-13 ~ 11-19）
- 完成Task-GCA训练监控
- 分析Task-GCA性能提升效果
- RMT-PPAD代码架构分析
- 制定分割解码器移植计划
- 准备Phase 4B实施文档
💡 优化建议
Task-GCA优化
-
监控训练稳定（当前进行中）
- 观察loss曲线是否平滑下降
- 检查grad_norm是否正常(<20)
- 验证检测和分割loss平衡
-
性能预期验证
- Divider Dice Loss目标: <0.42
- Overall mIoU目标: >61%
- 检测mAP保持: >68%
RMT-PPAD融合优化
-
渐进式融合策略
- 先分割解码器，后GCA模块
- 每步融合后进行性能验证
- 保留baseline便于回退
-
技术风险控制
- 分割解码器：低风险，高收益
- GCA替换：中等风险，中等收益
- 完整融合：高风险，高收益
工程优化
-
定期备份
# 每周备份重要checkpoint rsync -av runs/phase4a_stage1_task_gca/ backup/ -
监控脚本
# 创建监控脚本 watch -n 300 'tail -30 /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/train_20251111_140122.log | grep "Epoch"'
📚 相关文档
已生成文档
- ✅ BEVFUSION_TRAINING_STATUS_REPORT.md - 训练状态报告
- ✅ TRAINING_PROGRESS_UPDATE_20251021.md - 最新进展
- ✅ PROJECT_TIMELINE.md - 项目时间表
- ✅ PROGRESSIVE_ENHANCEMENT_PLAN.md - 渐进增强计划
- ✅ MAPTR_INTEGRATION_PLAN.md - MapTR集成方案
- ✅ ORIN_DEPLOYMENT_PLAN.md - Orin部署方案
- ✅ GCA_ARCHITECTURE_FINAL_ANALYSIS.md - Task-GCA架构分析
- ✅ TASK_GCA_FINAL_SUMMARY.md - Task-GCA实施总结
- ✅ BEVFusion + RMT-PPAD对比分析报告 - 技术对比分析
待创建文档
- ⏳ RMT-PPAD分割解码器移植指南
- ⏳ TaskAdapterLite集成文档
- ⏳ 融合效果评估报告
- ⏳ 剪枝实施指南
- ⏳ 量化训练指南
- ⏳ TensorRT优化指南
- ⏳ Orin部署手册
- ⏳ RMT-PPAD融合技术报告
🎓 技术要点总结
成功的关键因素
- Task-GCA架构：任务特定特征选择 ✅
- 渐进式优化：从Shared到Task-GCA ✅
- RMT-PPAD融合：分割解码器技术集成 🆕
- 训练稳定：Loss正常下降 ✅
- 资源充足：GPU利用率高 ✅
RMT-PPAD融合要点
- 分阶段实施：分割解码器 → GCA优化 → 完整融合
- 风险控制：保留baseline，渐进验证
- 技术互补：BEVFusion空间感知 + RMT-PPAD实时优化
- 性能目标：Divider Dice Loss 0.42→0.35，参数量-50%
经验教训
- Task-GCA优于Shared GCA：任务特定特征选择更有效
- RMT-PPAD技术可移植：Transformer分割解码器适配BEV空间
- 渐进式融合更安全：分阶段实施降低风险
- 多模态+单任务融合：BEVFusion的正确发展方向
项目负责人：AI Assistant 最后更新：2025-11-12 17:30 UTC 下次更新：2025-11-13（Task-GCA训练完成后）
项目状态：🟢 正常进行中 + RMT-PPAD融合策略制定完成 风险等级：🟡 中等（技术融合增加复杂度） 信心指数：⭐⭐⭐⭐⭐ 很有信心达成目标！
RMT-PPAD融合信心：⭐⭐⭐⭐⭐ 技术路径清晰，渐进式实施降低风险