# 车辆 3D 指标异常分析与修复

**问题发现日期**：2026-03-09  
**涉及文件**：`eval_tools/evaluator/metrics_3d.py`、`eval_tools/evaluator/evaluator.py`

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## 一、问题现象

在 deeplearning vs deploy 模型对比评测（CNCAP 数据集，ROI1）中发现以下异常：

| 指标 | deeplearning | deploy | 相对差异 |
|---|---|---|---|
| **车辆纵向相对误差（Overall）** | 0.1209 | 0.0711 | -41.20% |

然而，将 overall 分解为各纵向分段后，两模型指标几乎相同（差异 < 1%）：

| 区间 | LongRel (dl) | LongRel (dep) | 差异 |
|---|---|---|---|
| 0-10m | 0.2883 | 0.2842 | -1.41% |
| 10-20m | 0.0328 | 0.0328 | -0.07% |
| 20-30m | 0.0408 | 0.0410 | +0.27% |
| … | … | … | … |

**典型特征**：overall 与各分段差异巨大，但各分段两模型差距极小。

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## 二、问题根因：三个 Bug

### Bug 1（主因）：面中心 z 坐标用于相对误差计算和分段路由

**位置**：`metrics_3d.py::add_sample()` 和 `evaluator.py::_process_frame_3d()`

**问题**：对于车辆，`gt_center` 使用的是 GT 面中心坐标（front/back/left/right face）。在计算纵向相对误差和分段路由时直接用该 z 值：

```python
# 修复前
longitudinal_distance = gt_center[2]          # 面中心 z（可能趋近 0 或为负）
gt_depth = max(abs(gt_center[2]), 1e-6)       # 面中心 z 作为分母
longitudinal_relative_error = longitudinal_error / gt_depth
```

**后果**：
- 近距离侧面/后面标注的面中心 z 可能 ≤ 0（面中心在相机平面附近甚至后方）
- 当 `face_z ≈ 0` 时，`gt_depth = 1e-6`，`longitudinal_relative_error` 爆炸（可达数万）
- 当 `face_z ≤ 0` 时，`_get_longitudinal_distance_range()` 返回 `None`，样本**不进任何 `long_*` 分段**，但仍留在 `overall`

**量化影响**（修复前）：

| 模型 | overall 样本数 | long_* 总样本数 | 未分段数 | overall 均值 | long_* 加权均值 |
|---|---|---|---|---|---|
| deeplearning | 5744 | 5737 | 7 | 0.0711 | 0.0574 |
| deploy | 5755 | 5731 | **24** | **0.1207** | 0.0577 |

deploy 命中更多面中心 z 异常样本（24 vs 7），被误判为性能更差。

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### Bug 2：evaluator.py 与 metrics_3d.py 参考点不一致

**位置**：`evaluator.py::_process_frame_3d()` 的 `save_detailed_matches` 代码块

**问题**：`detailed_3d_matches.json` 中存储的 `gt_center_3d` 和 `distance` 字段使用了整体中心而非面中心，与 `metrics_3d.py` 不一致。

**后果**：`compare_models_with_common_matches.sh` 整条流水线基于 `detailed_3d_matches.json`，修复 `metrics_3d.py` 对这条路径完全无效。

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### Bug 3（次要）：面中心哨兵值 [-1.0, -1.0, -1.0] 未过滤

**位置**：`metrics_3d.py::_get_vehicle_face_center()` 和 `evaluator.py` 中相应逻辑

**问题背景**：GT 标注中，当某面不可见时（`is_visible_from_camera = 0`），该面的三维坐标被设为哨兵值 -1.0：

```
"3d_right": [-1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, -1.0, 0.0, 0.0]
              x3d   y3d   z3d  alpha   xc    yc  score  is_visible=0
```

**代码只检查 `face_data is not None`，不检查可见性标志**，导致：
- `gt_center = [-1.0, -1.0, -1.0]` 被当成真实坐标
- `longitudinal_error = |det_z - (-1.0)| ≈ 8~18m`（虚假巨大误差）
- `lateral_error = |det_x - (-1.0)| ≈ 2~5m`（虚假巨大误差）

**现象**：修复 Bug 1 后，0-10m 分段出现新的异常——deeplearning 比 deploy **差 24%**（纵向误差），但该差异仅来自哨兵值命中数量不同（dl: 15个，deploy: 5个）。

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## 三、修复方案

### 修复 Bug 1 + Bug 2：使用整体中心 z 进行分段路由和相对误差计算

**`metrics_3d.py`**（`add_sample()` 方法）：

```python
# 修复后：使用整体中心 z 作为分段路由和相对误差分母
gt_whole_z = gt['3d_info']['center'][2]
gt_depth = max(abs(gt_whole_z), 1e-6)
longitudinal_relative_error = longitudinal_error / gt_depth

longitudinal_distance = gt['3d_info']['center'][2]  # 整体中心 z
```

**`evaluator.py`**（`_process_frame_3d()` 方法）：

```python
# 修复后
gt_whole_z = gt['3d_info']['center'][2]
gt_depth = max(abs(gt_whole_z), 1e-6)
longitudinal_relative_error = longitudinal_error / gt_depth

'distance': {
    'longitudinal': float(gt_whole_z),   # 用整体中心 z 做分段路由
    'lateral': float(gt_center[0])
}
```

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### 修复 Bug 3：过滤哨兵值面数据

**`metrics_3d.py`**（`_get_vehicle_face_center()` 方法）：

```python
face_data = gt_3d_info['faces'].get(normalized_face_type)
# 检查 is_visible_from_camera (face_data[7]) 和哨兵值
if face_data is None or (len(face_data) >= 8 and face_data[7] == 0) or face_data[2] <= 0:
    return gt_3d_info['center']  # fallback 到整体中心
return face_data[:3]
```

**`evaluator.py`**（`_process_frame_3d()` 方法）：

```python
face_valid = (
    face_data is not None and
    face_data[2] > 0 and
    not (len(face_data) >= 8 and face_data[7] == 0)
)
gt_center = face_data[:3] if face_valid else gt['3d_info']['center']
```

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## 四、修复效果

### Overall 指标对比

| 版本 | deeplearning | deploy | 差异 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 原始（有 Bug） | 0.1209 | 0.0711 | -41.20% | 假性差异 |
| 修复 Bug1+Bug2 | 0.0594 | 0.0535 | -9.91% | 改善但仍偏 |
| 修复全部 Bug | **0.0547** | **0.0521** | **-4.72%** | 合理差异 |

### 0-10m 分段指标对比

| 版本 | Long 差异 | Lat 差异 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 修复 Bug1+Bug2 后 | -25.14% | -24.42% | 哨兵值污染 |
| 修复全部 Bug 后 | **-14.0%** | **-3.85%** | 合理（Lat 持平） |

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## 五、设计建议

1. **参考点一致性原则**：`metrics_3d.py` 与 `evaluator.py` 生成的 `detailed_3d_matches.json` 必须使用相同的参考点逻辑，否则两条评测路径产生不同结果。

2. **分段路由 vs 误差计算解耦**：分段路由应始终使用整体目标中心 z（稳定、不受面可见性影响），误差计算可使用面中心（业务语义正确）。

3. **哨兵值防御**：任何使用 GT 面数据的地方，必须先检查 `is_visible_from_camera`（第 8 维）和 `face_z > 0`，防止哨兵值 `-1.0` 污染计算。

4. **`compare_models_with_common_matches.sh` 的数据流**：该脚本 **不经过** `metrics_3d.py`，而是完全基于 `detailed_3d_matches.json` 重新聚合。因此 `evaluator.py` 中写入 JSON 的字段计算逻辑必须与 `metrics_3d.py` 保持严格一致。

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## 六、GT 面数据格式说明

```
face_data = [x3d, y3d, z3d, alpha, xc, yc, score, is_visible_from_camera]
索引:          0    1    2     3    4    5    6            7

is_visible_from_camera:
  1 = 该面在相机视野中可见，(x3d, y3d, z3d) 为有效坐标
  0 = 该面不可见，(x3d, y3d, z3d) 填充哨兵值 -1.0
```

GT 面数据来源参考 CLAUDE.md → "3D Label Format (47 dimensions per line)"：
- dim15~22: front face
- dim23~30: rear face  
- dim31~38: left face
- dim39~46: right face

每组最后一维 `is_visible_from_camera` 即为可见性标志。