# 📋 第四阶段：高级功能 (1 个月+)

**优先级**: 🟡 **低** (可选增强功能)  
**预计工时**: 1 个月以上  
**目标**: 实验管理、超参优化、性能深度优化

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## 📌 任务概览

本阶段探索先进的开发和优化技术，用于大规模实验管理、自动调参和性能优化。

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## ✅ 任务清单

### 1. 实验管理集成

**目标**: 自动追踪、管理和对比实验结果

#### 1.1 Weights & Biases (W&B) 集成

- [ ] 安装和配置 W&B
  - [ ] 添加 wandb 到项目依赖
  - [ ] 创建 W&B 项目和实体
  - [ ] 在 `train.py` 中初始化 W&B

- [ ] 集成训练日志
  - [ ] 将 TensorBoard 标量导出到 W&B
  - [ ] 记录超参数和配置
  - [ ] 上传模型检查点

- [ ] 建立实验对比
  - [ ] 配置 W&B 扫描参数
  - [ ] 设置对比仪表板
  - [ ] 导出实验报告

**验收标准**:
- [ ] W&B 可以正常连接和记录
- [ ] 实验数据可在 W&B 平台查看
- [ ] 支持多个实验的对比分析

#### 1.2 MLflow 集成

- [ ] 安装和配置 MLflow
  - [ ] 添加 mlflow 到项目依赖
  - [ ] 启动 MLflow 跟踪服务器

- [ ] 集成训练流程
  - [ ] 在 `train.py` 中记录模型参数
  - [ ] 记录训练指标
  - [ ] 保存模型工件

- [ ] 建立模型注册表
  - [ ] 转移最佳模型到注册表
  - [ ] 版本管理
  - [ ] 模型阶段管理（Staging/Production）

**验收标准**:
- [ ] MLflow 服务器可正常访问
- [ ] 训练完成后模型自动注册
- [ ] 可从 MLflow 界面查询历史实验

#### 1.3 实验版本管理

- [ ] 创建实验管理脚本
  - [ ] 编写 `tools/experiment_manager.py`
  - [ ] 支持实验创建、查询、对比
  - [ ] 生成实验报告

- [ ] 集成 Git 版本控制
  - [ ] 自动记录 Git commit hash
  - [ ] 记录代码变化
  - [ ] 关联实验与代码版本

**验收标准**:
- [ ] 实验管理脚本可正常运行
- [ ] 可快速查询历史实验
- [ ] 可重现特定版本的实验

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### 2. 超参优化

**目标**: 自动化搜索最优超参数组合

#### 2.1 Optuna 集成

- [ ] 安装和配置 Optuna
  - [ ] 添加 optuna 到项目依赖
  - [ ] 设置 Optuna 数据库（SQLite 或 PostgreSQL）

- [ ] 定义搜索空间
  - [ ] 学习率: float [1e-5, 1e-3]
  - [ ] 批大小: int [4, 32]
  - [ ] 优化器类型: categorical [Adam, SGD]
  - [ ] 数据增强强度: float [0.5, 1.5]

- [ ] 编写目标函数
  - [ ] 创建 `tools/hyperparameter_tuning.py`
  - [ ] 包装 `train.py` 作为目标函数
  - [ ] 返回验证集上的评估指标

- [ ] 配置搜索策略
  - [ ] 设置试验数量（如 100 次）
  - [ ] 配置剪枝策略（加速搜索）
  - [ ] 设置并行化（多进程/多 GPU）

**验收标准**:
- [ ] Optuna 搜索可正常运行
- [ ] 能生成最优超参数
- [ ] 搜索时间在可接受范围内

#### 2.2 自动化网格搜索

- [ ] 实现网格搜索脚本
  - [ ] 编写 `tools/grid_search.py`
  - [ ] 定义参数网格（多个离散值的组合）
  - [ ] 遍历所有组合进行训练

- [ ] 支持并行执行
  - [ ] 使用 Ray 或 Joblib 并行化
  - [ ] 支持多 GPU 分布式
  - [ ] 自动调度任务

**验收标准**:
- [ ] 网格搜索可正常执行
- [ ] 支持并行加速
- [ ] 结果可导出和对比

#### 2.3 贝叶斯优化

- [ ] 配置贝叶斯优化
  - [ ] 使用 Optuna 的贝叶斯采样器
  - [ ] 配置超参 (n_warmup_steps, n_ei_candidates)
  - [ ] 设置采集函数（EI, PI 等）

- [ ] 优化超参搜索效率
  - [ ] 实施早停策略
  - [ ] 使用代理模型加速评估
  - [ ] 实施多目标优化（精度 vs 速度）

**验收标准**:
- [ ] 贝叶斯优化收敛性好
- [ ] 找到的超参数性能优于随机搜索
- [ ] 总搜索时间明显减少

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### 3. 性能优化

**目标**: 模型压缩和推理加速

#### 3.1 GPU 批处理优化

- [ ] 分析性能瓶颈
  - [ ] 使用 `torch.profiler` 分析
  - [ ] 识别关键性能指标
  - [ ] 定位 GPU 内存瓶颈

- [ ] 优化批处理
  - [ ] 增加 batch_size（如果显存允许）
  - [ ] 实施梯度累积（模拟大 batch）
  - [ ] 使用混合精度训练 (AMP)

- [ ] 优化数据加载
  - [ ] 增加 num_workers
  - [ ] 启用 pin_memory
  - [ ] 优化数据预处理

**验收标准**:
- [ ] 训练速度提升 ≥ 20%
- [ ] GPU 利用率 > 80%

#### 3.2 模型量化

- [ ] 后训练量化 (PTQ)
  - [ ] 实现 INT8 量化
  - [ ] 校准量化参数
  - [ ] 测试量化后精度
  - [ ] 编写 `tools/quantize_model.py`

- [ ] 量化感知训练 (QAT)
  - [ ] 修改 `train.py` 以支持 QAT
  - [ ] 对量化模型进行微调
  - [ ] 验证精度保持

- [ ] 部署量化模型
  - [ ] 导出为 ONNX 格式
  - [ ] 测试推理速度提升
  - [ ] 验证精度损失 < 1%

**验收标准**:
- [ ] 量化模型大小减少 75%+
- [ ] 推理速度提升 2-3 倍
- [ ] 精度下降 < 1%

#### 3.3 知识蒸馏

- [ ] 训练教师模型
  - [ ] 基于较大的骨干网络（如 ResNet50）
  - [ ] 达到最佳精度

- [ ] 配置蒸馏
  - [ ] 实现 KL 散度损失
  - [ ] 设置温度参数 (T)
  - [ ] 编写 `train_distillation.py`

- [ ] 蒸馏学生模型
  - [ ] 使用教师模型引导学生学习
  - [ ] 平衡蒸馏损失和任务损失
  - [ ] 测试学生模型性能

**验收标准**:
- [ ] 学生模型参数量减少 50%+
- [ ] 学生模型精度 > 教师模型 95%
- [ ] 推理速度提升

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### 4. 注意力机制集成（来自 NextStep 2.2）

**目标**: 在骨干高层与头部前集成 CBAM / SE，并量化收益

#### 4.1 模块实现与插桩
- [ ] 实现 `CBAM` 与 `SEBlock`（或迁移可靠实现）
- [ ] 在 `models/rord.py` 通过配置插拔：`attention.enabled/type/places`
- [ ] 确保 forward 尺寸不变，默认关闭可回退

#### 4.2 训练与评估
- [ ] 选择入选骨干为基线，分别开启 `cbam` 与 `se`
- [ ] 记录训练损失、验证 IoU/mAP、推理时延/显存
- [ ] 可选：导出可视化注意力图

**验收标准**:
- [ ] 训练稳定，无数值异常
- [ ] 指标不低于无注意力基线；若提升则量化收益
- [ ] 配置可一键关闭以回退

#### 4.3 扩展模块与插入位置消融
- [ ] 扩展更多注意力模块：ECA、SimAM、CoordAttention、SKNet
  - [ ] 在 `models/rord.py` 实现统一接口与注册表
  - [ ] 在 `configs/base_config.yaml` 增加可选项说明
- [ ] 插入位置消融
  - [ ] 仅 `backbone_high` / 仅 `det_head` / 仅 `desc_head` / 组合
  - [ ] 使用 `tests/benchmark_attention.py` 统一基准，记录 Single/FPN 时延与 VRAM
  - [ ] 在 `docs/description/Performance_Benchmark.md` 增加“注意力插入位置”小节

**验收标准**:
- [ ] 所有新增模块 forward 通过，尺寸/类型与现有路径一致
- [ ] 基准结果可复现并写入文档
- [ ] 给出速度-精度权衡建议

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## 🔄 实施流程

### 第 1 周: 实验管理集成

1. **W&B 集成** (3 天)
   - [ ] 安装和账户配置
   - [ ] 修改训练脚本
   - [ ] 测试日志记录

2. **MLflow 集成** (2 天)
   - [ ] 部署 MLflow 服务
   - [ ] 集成模型跟踪
   - [ ] 配置模型注册表

3. **版本管理** (2 天)
   - [ ] 编写管理脚本
   - [ ] 集成 Git
   - [ ] 文档编写

### 第 2-3 周: 超参优化

1. **Optuna 设置** (3 天)
   - [ ] 安装配置
   - [ ] 定义搜索空间
   - [ ] 编写目标函数

2. **搜索执行** (5 天)
   - [ ] 运行 100 次试验
   - [ ] 监控进度
   - [ ] 结果分析

3. **网格和贝叶斯优化** (3 天)
   - [ ] 实现网格搜索
   - [ ] 配置贝叶斯优化
   - [ ] 对比结果

### 第 4 周+: 性能优化

1. **批处理优化** (3 天)
   - [ ] 性能分析
   - [ ] 优化参数
   - [ ] 测试效果

2. **量化** (5 天)
   - [ ] PTQ 实现
   - [ ] QAT 微调
   - [ ] 精度验证

3. **蒸馏** (5 天)
   - [ ] 教师模型训练
   - [ ] 蒸馏配置
   - [ ] 学生模型验证

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## 📊 预期成果

| 优化方向 | 预期效果 |
|---------|---------|
| **实验管理** | 实验可追踪、易对比、可重现 |
| **超参优化** | 找到最优参数组合，性能提升 5-10% |
| **GPU 优化** | 训练速度提升 20%+ |
| **模型量化** | 推理速度 2-3 倍，模型大小减少 75% |
| **知识蒸馏** | 小模型精度保持在 95% 以上 |

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## 📚 参考资源

### 实验管理
- [Weights & Biases 文档](https://docs.wandb.ai/)
- [MLflow 文档](https://mlflow.org/docs/latest/index.html)

### 超参优化
- [Optuna 官方教程](https://optuna.readthedocs.io/)
- [Hyperband 论文](https://arxiv.org/abs/1603.06393)

### 性能优化
- [PyTorch 性能调优指南](https://pytorch.org/tutorials/recipes/recipes/tuning_guide.html)
- [模型量化论文](https://arxiv.org/abs/1806.08342)
- [知识蒸馏综述](https://arxiv.org/abs/2006.05909)

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## ⚠️ 风险与注意事项

1. **实验管理**
   - 数据隐私：敏感数据不上传云端
   - 成本管理：W&B 免费额度有限
   - 网络依赖：离线环境需配置本地 MLflow

2. **超参优化**
   - 搜索时间长：可能需要数天或数周
   - GPU 资源消耗：建议分布式搜索
   - 过拟合风险：避免过度优化验证集

3. **性能优化**
   - 精度损失：量化和蒸馏可能降低精度
   - 兼容性问题：不同 GPU 推理性能差异大
   - 维护成本：多个模型版本增加维护负担

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## ✅ 验收标准

本阶段完成的标准：

- [ ] W&B 和 MLflow 集成完整
- [ ] 实验可自动追踪和对比
- [ ] Optuna 超参搜索可正常运行
- [ ] 找到的超参数性能优于基线
- [ ] GPU 批处理优化有效
- [ ] 模型量化精度保持 > 99%
- [ ] 知识蒸馏学生模型性能 > 95%
- [ ] 所有代码有完整文档和示例

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**预计完成时间**: 1 个月以上  
**难度等级**: ⭐⭐⭐⭐ (高)  
**收益评估**: 高价值，但非必需
