Chengfang Lu
e72bc061c5
Major changes: - New frontend (platform/web/): Vite + React 18 + TypeScript + Tailwind - 4-module navigation: 数据送标 / 模型管理 / 车队管理 / 系统管理 - Data catalog with charts (DMS/ADAS/Lane 3-tab view) - Quality review workflow (标注质检): Good/Fine/Bad scoring with auto-advance - Audit enhancements: batch operations, rejection categories, Feishu notifications - Operation audit log (操作日志) - World model simulation studio (仿真工坊) - Dataset version management with snapshots and diff - ADAS 7-class dataset integration (138K images organized + compressed) - User management with Feishu integration and pagination - CRUD/search/filter on all pages, card layout redesign - PIL-optimized image overlay rendering - Auto-snapshot on build, in_review workflow stage - Removed embedded algorithm code (now in workspace)
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UFLD 使用说明（lane0_copy 数据）
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代码目录：/home/chengfanglu/DATA/BK2/UFLD
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数据目录：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/
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一、环境
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source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh
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conda activate lane_light
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cd /home/chengfanglu/DATA/BK2/UFLD
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二、数据目录
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lane0_copy/
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DATASET/（基线包，勿改 list/train_gt.txt）
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images/
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annotations/segmentation_masks/
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list/train_gt.txt（训练：图 + mask 两列）
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list/val_gt.txt
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list/test_gt.txt
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list/test.txt（仅图片）
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DATASET-AddBy-zhangsan-20260615/（增量包，结构同上）
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lists_merged/（多包合并列表，训练时自动生成）
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datasets_registry.json（短名别名）
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增量包命名：DATASET-AddBy-姓名-YYYYMMDD（日期 8 位，如 20260615）
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目录规范详见：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASETS_LAYOUT.md
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新建增量包命令：
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python /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/scripts/build_ufld_pack.py --src /path/to/archive --parent /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy --engineer zhangsan --date 20260615
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别名（config 里可写 DATASET-A）：编辑 lane0_copy/datasets_registry.json，例如：
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{"aliases": {"DATASET-A": "DATASET-AddBy-zhangsan-20260615"}}
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三、配置文件
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configs/mufld_lane_multi_pack.py — 推荐，多包训练，用 train_packs 控制合并
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configs/mufld_lane_culane.py — 单包，data_root 指向 DATASET 目录本身
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configs/mufld_lane_smoke.py — 冒烟（少量样本）
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configs/tusimple_res18_4lane_v1.py — 对接旧权重 best.pth（griding_num=100）
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多包训练请改 configs/mufld_lane_multi_pack.py：
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data_root = '/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy'
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train_packs = ['DATASET']
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（多包示例：train_packs = ['DATASET', 'DATASET-A']）
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pack_list_name = 'list/train_gt.txt'
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remerge_train_list = False（增删包后改为 True，强制重建 lists_merged）
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训练时自动合并列表到：lane0_copy/lists_merged/train__DATASET__....txt
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四、训练
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conda activate lane_light
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cd /home/chengfanglu/DATA/BK2/UFLD
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冒烟：
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UFLD_NUM_WORKERS=0 python train.py configs/mufld_lane_smoke.py
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正式（多包）：
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python train.py configs/mufld_lane_multi_pack.py
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断点续训：
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python train.py configs/mufld_lane_multi_pack.py --resume log/你的实验目录/best.pth
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日志与权重在：log/时间_lr_.../best.pth
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无 GPU 时可设 UFLD_NUM_WORKERS=0
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常用 config 项：
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batch_size = 16
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learning_rate = 0.1
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use_aux = True（False 与旧 best.pth 一致，更省显存）
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griding_num = 200（旧权重用 100）
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num_lanes = 4
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五、推理与测试
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【5.1 可视化 demo】
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先准备 test3.txt（示例取 3 张）：
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awk '{print $1}' /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET/list/test_gt.txt | head -3 > /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET/test3.txt
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python demo.py configs/tusimple_res18_4lane_v1.py --test_model log/20250702_165153_lr_1e-05_b_32_ufld_2lanes_res18/best.pth --data_root /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET
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【5.2 批量测试】
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python test.py configs/tusimple_res18_4lane_v1.py --test_model log/20250702_165153_lr_1e-05_b_32_ufld_2lanes_res18/best.pth --data_root /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET --test_list list/test_gt.txt
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多包时 data_root 用 lane0_copy，例如：
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python test.py configs/mufld_lane_multi_pack.py --test_model log/xxx/best.pth --data_root /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy --test_list lists_merged/train__DATASET.txt
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无 test_label.json 时只出预测，不算 TuSimple 官方指标。
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【5.3 预测画到图上】
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python vis_tusimple_pred.py --pred tmp/tusimple_eval_tmp.0.txt --data_root /home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET --out_dir tmp/vis_pred
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六、导出 ONNX
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python pth_to_onnx.py --model_path log/20250702_165153_lr_1e-05_b_32_ufld_2lanes_res18/best.pth --output log/20250702_165153_lr_1e-05_b_32_ufld_2lanes_res18/best.onnx
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需与训练时 backbone、griding_num、num_lanes 一致。
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【6.1 VoVNet backbone】
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已从 `BK2/archive/vovnet-detectron2-master` 移植 OSA+eSE 结构（无 detectron2 依赖），与 ResNet 相同接口。
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| config `backbone` | 说明 |
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|-------------------|------|
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| `vov19slim` | V-19-slim-eSE，约 52.7M 参数（288×800） |
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| `vov19slim_dw` | slim + depthwise |
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| `vov19` / `vov39` / `vov57` / `vov99` | 更大变体 |
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示例配置：`configs/tusimple_vov19slim_4lane_v1.py`
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```bash
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python train.py configs/tusimple_vov19slim_4lane_v1.py
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python profile_model.py --backbone vov19slim --griding_num 100 --num_lanes 4
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```
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VoVNet **无** torchvision 预训练权重，需从头训或自行转换 detectron2 权重。旧 ResNet 的 `best.pth` **不能**直接用于 VoVNet。
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七、路径速查
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代码：/home/chengfanglu/DATA/BK2/UFLD
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数据父目录：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy
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基线数据：/home/chengfanglu/DATA/lane0_copy/DATASET
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多包配置：configs/mufld_lane_multi_pack.py
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已有权重：log/20250702_165153_lr_1e-05_b_32_ufld_2lanes_res18/best.pth
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