4.5 KiB

Raw Blame History

✅ Task-specific GCA实施完成报告

📅 完成时间: 2025-11-06
🎯 架构: Task-specific GCA (检测和分割各自选择最优特征)
✅ 状态: 实施完成，环境修复，可以启动

🎯 核心成果

实现的架构

原始BEV (512通道) ← Decoder Neck，完整信息
    ├─ 检测GCA → 检测最优BEV → TransFusion ✅
    └─ 分割GCA → 分割最优BEV → EnhancedSeg ✅

优势:
  ✅ 检测选择物体特征 (边界、中心点、空间关系)
  ✅ 分割选择语义特征 (纹理、连续性、全局语义)
  ✅ 各取所需，避免折中，性能最大化

✅ 完成的工作

1. 代码实现 ✅

bevfusion.py:
  - 第84-138行: task_specific_gca初始化
  - 第407-425行: 训练时使用task-specific特征
  - 第436-464行: 推理时使用task-specific特征
  
  关键逻辑:
    for type in ["object", "map"]:
        task_bev = self.task_gca[type](x)  # 任务导向选择
        pred = head(task_bev, ...)  # 使用最优特征

2. 配置文件 ✅

multitask_BEV2X_phase4a_stage1_task_gca.yaml:
  
  task_specific_gca:
    enabled: true
    in_channels: 512
    reduction: 4
    object_reduction: 4  # 检测GCA
    map_reduction: 4     # 分割GCA
  
  data.val.load_interval: 2
  evaluation.interval: 10
  work_dir: /data/runs/phase4a_stage1_task_gca

3. 启动脚本 ✅

START_PHASE4A_TASK_GCA.sh:
  ✅ 环境变量设置 (PATH, LD_LIBRARY_PATH, PYTHONPATH)
  ✅ 环境验证 (PyTorch, mmcv, torchpack)
  ✅ 使用 /opt/conda/bin/python (完整路径)
  ✅ 参考Phase 3成功经验

4. 验证通过 ✅

19/19检查通过:
  ✅ 配置文件完整
  ✅ task_specific_gca配置正确
  ✅ 代码实现正确
  ✅ 环境就绪
  ✅ Checkpoint存在
  ✅ 磁盘空间充足

⚠️ 环境问题修复

问题: torchpack: command not found

原因:

未设置PATH环境变量
未使用完整路径

解决:

# 启动脚本中已添加 (第36-39行):
export PATH=/opt/conda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/opt/conda/lib/python3.8/site-packages/torch/lib:/opt/conda/lib:/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PYTHONPATH=/workspace/bevfusion:$PYTHONPATH

# torchpack命令使用完整路径 (第172行):
/opt/conda/bin/python tools/train.py ...

🚀 启动步骤

在Docker容器内执行

# Step 1: 进入容器
docker exec -it bevfusion bash

# Step 2: 启动训练
cd /workspace/bevfusion
bash START_PHASE4A_TASK_GCA.sh

# Step 3: 输入 'y' 确认

📊 三种配置对比

配置	GCA类型	参数	检测预期	分割预期	推荐
stage1.yaml	无GCA	+0	0.680	Div 0.48	⭐⭐⭐
stage1_gca.yaml	Shared	+131K	0.690	Div 0.45	⭐⭐⭐⭐
stage1_task_gca.yaml	Task-specific	+262K	0.695	Div 0.42	⭐⭐⭐⭐⭐

当前推荐: Task-specific GCA ✅

📈 预期改善 (Epoch 20)

检测任务:
  mAP: 0.680 → 0.695 (+2.2%)
  NDS: ~0.710 → ~0.727 (+2.4%)

分割任务:
  Overall mIoU: 0.550 → 0.612 (+11%)
  Divider Dice Loss: 0.525 → 0.420 (-20% = 变好!)
  
  注: Dice Loss是损失，越低越好！
      0.525 → 0.420 表示改善20%
      相当于准确度从47.5%提升到58%

✅ 关键文件

配置:
  configs/.../multitask_BEV2X_phase4a_stage1_task_gca.yaml

代码:
  mmdet3d/models/fusion_models/bevfusion.py (已修改)
  mmdet3d/models/modules/gca.py (GCA模块)

脚本:
  START_PHASE4A_TASK_GCA.sh (已修复环境问题)
  一键启动.sh

文档:
  启动训练_完整步骤.md (详细说明)
  最终启动指令.txt (快速参考)
  TASK_GCA_完成报告.md (本文件)

📝 启动后检查

验证Task-specific GCA启用

查看日志前200行:

docker exec -it bevfusion head -n 200 /data/runs/phase4a_stage1_task_gca/*.log | grep "Task-specific"

应该看到:

[BEVFusion] ✨✨ Task-specific GCA mode enabled ✨✨
  [object] GCA: params: 131,072
  [map] GCA: params: 131,072
  Total: 262,144
  Advantage: Each task selects features by its own needs ✅

🎉 总结

实施完成: ✅
环境修复: ✅
验证通过: ✅
准备就绪: ✅

Task-specific GCA架构:

基于您的深刻洞察实现
检测和分割各自选择最优特征
避免统一选择的折中问题
预期性能显著提升

下一步: 在Docker容器内执行 bash START_PHASE4A_TASK_GCA.sh 启动训练！

4.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape