Jiao77/RoRD-Layout-Recognation
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e7d7873a5cf8e63572f184b8c2d2dda59cc4bf07
RoRD-Layout-Recognation/docs/description/NextStep_Checklist.md
Jiao77 e7d7873a5c add some functions.
2025-10-20 13:35:13 +08:00

8.3 KiB
Raw Blame History

NextStep 完成情况检查清单

日期检查：2025-10-19

第一部分：本地 TensorBoard 实验追踪方案

✅ 完成项目

1. 配置项扩展

  • 状态: ✅ 完成
  • 证据: configs/base_config.yaml 已添加： 
    logging:
  use_tensorboard: true
  log_dir: "runs"
  experiment_name: "baseline"
  • 说明: 包含日志目录、实验名称配置

2. 训练脚本 train.py - SummaryWriter 集成

  • 状态: ✅ 完成
  • 实现内容:
    • ✅ 初始化 SummaryWriter (第 50-61 行)
    • ✅ 支持命令行参数覆盖（--log-dir, --experiment-name, --disable-tensorboard）
    • ✅ 记录训练损失指标（TensorBoard scalar）
    • ✅ 写入配置信息和数据集信息（add_text）
    • ✅ 调用 writer.close() 进行资源清理
  • 证据: train.py 第 45-75 行有完整的 SummaryWriter 初始化和日志写入

3. 评估脚本 evaluate.py - TensorBoard 集成

  • 状态: ✅ 完成
  • 实现内容:
    • ✅ 初始化 SummaryWriter 用于评估
    • ✅ 记录 Average Precision (AP) 指标
    • ✅ 支持从单应矩阵 H 分解得到旋转、平移、缩放参数
    • ✅ 计算并记录几何误差（err_rot, err_trans, err_scale）
    • ✅ 使用 add_histogram 记录误差分布
    • ✅ 记录可视化结果（匹配图像）

4. 模板匹配调试 match.py - TensorBoard 支持

  • 状态: ✅ 完成
  • 实现内容:
    • ✅ 新增参数 --tb-log-matches（布尔值）
    • ✅ 关键点分布与去重前后对比写入日志
    • ✅ Homography 误差统计记录
    • ✅ 将结果输出到 runs/match/<experiment>/

5. 目录规划

  • 状态: ✅ 完成
  • 实现: runs/ 目录结构已实现
    • runs/train/<experiment_name>/ - 训练日志
    • runs/eval/<experiment_name>/ - 评估日志
    • runs/match/<experiment_name>/ - 匹配日志

6. TensorBoard 启动与使用

  • 状态: ✅ 可用
  • 使用命令: 
    tensorboard --logdir runs --port 6006
  • 浏览器访问: http://localhost:6006

7. 版本控制与实验命名

  • 状态: ✅ 完成
  • 实现:
    • 支持 experiment_name 配置，推荐格式 YYYYMMDD_project_variant
    • TensorBoard 中会使用该名称组织日志

8. 未完成项

  • ⚠️ 工具脚本 tools/export_tb_summary.py - 未创建

    • 用途：导出曲线数据供文档/汇报使用
    • 优先级：低（功能完整度不受影响）

  • ⚠️ CI/Makefile 集成 - 未实现

    • 用途：一键启动训练 + TensorBoard
    • 优先级：低（可通过手动命令替代）

第二部分：推理与匹配改造计划（FPN + NMS）

✅ 完成项目

1. 配置变更（YAML）

  • 状态: ✅ 完成
  • 实现: configs/base_config.yaml 已包含： 
    model:
  fpn:
    enabled: true
    out_channels: 256
    levels: [2, 3, 4]
    norm: "bn"

matching:
  use_fpn: true
  nms:
    enabled: true
    radius: 4
    score_threshold: 0.5

2. 模型侧改造 models/rord.py

  • 状态: ✅ 完成
  • 实现内容:
    • ✅ FPN 架构完整实现
      • 横向连接（lateral conv）: C2/C3/C4 通道对齐到 256
      • 自顶向下上采样与级联相加
      • 平滑层（3x3 conv）
    • ✅ 多尺度头部实现
      • det_head_fpn: 检测头
      • desc_head_fpn: 描述子头
      • 为 P2/P3/P4 各层提供检测和描述子输出
    • ✅ 前向接口支持两种模式
      • 训练模式（return_pyramid=False）：兼容现有训练
      • 匹配模式（return_pyramid=True）：返回多尺度特征
    • ✅ _extract_c234() 正确提取中间层特征

3. NMS/半径抑制实现

  • 状态: ✅ 完成
  • 位置: match.py 第 35-60 行
  • 函数: radius_nms(kps, scores, radius)
  • 算法:
    • 按分数降序遍历
    • 欧氏距离判断（< radius 则抑制）
    • O(N log N) 时间复杂度
  • 配置参数:
    • matching.nms.radius: 半径阈值（默认 4）
    • matching.nms.score_threshold: 分数阈值（默认 0.5）
    • matching.nms.enabled: 开关

4. 匹配侧改造 match.py

  • 状态: ✅ 完成
  • 实现内容:
    • ✅ FPN 特征提取函数 extract_from_pyramid()
      • 从多尺度特征提取关键点
      • 支持 NMS 去重
      • 关键点映射回原图坐标
    • ✅ 滑动窗口提取函数 extract_features_sliding_window()
      • 支持大图处理
      • 局部坐标到全局坐标转换
    • ✅ 主匹配函数 match_template_multiscale()
      • 配置路由：根据 matching.use_fpn 选择 FPN 或图像金字塔
      • 多实例检测循环
      • 单应矩阵估计与几何验证
    • ✅ 互近邻匹配函数 mutual_nearest_neighbor()
    • ✅ 特征提取函数 extract_keypoints_and_descriptors()

5. TensorBoard 记录扩展

  • 状态: ✅ 完成
  • 记录项:
    • ✅ match/layout_keypoints: 版图关键点数
    • ✅ match/instances_found: 找到的实例数
    • ✅ FPN 各层级的关键点统计（NMS 前后）
    • ✅ 内点数与几何误差

6. 兼容性与回退

  • 状态: ✅ 完成
  • 机制:
    • ✅ 通过 matching.use_fpn 配置开关
    • ✅ 保留旧图像金字塔路径（use_fpn=false）
    • ✅ 快速回退机制

7. 环境与依赖

  • 状态: ✅ 完成
  • 工具: 使用 uv 作为包管理器
  • 依赖: 无新增三方库（使用现有 torch/cv2/numpy）

总体评估

📊 完成度统计

部分 完成项 总项数 完成度
TensorBoard 方案 7 8 87.5%
FPN + NMS 改造 7 8 87.5%
总计 14 16 87.5%

✅ 核心功能完成

  1. TensorBoard 集成 - ✅ 生产就绪

    • 训练、评估、匹配三大流程均支持
    • 指标记录完整
    • 可视化能力齐全

  2. FPN 架构 - ✅ 完整实现

    • 多尺度特征提取
    • 推理路径完善
    • 性能优化已就绪

  3. NMS 去重 - ✅ 正确实现

    • 算法高效可靠
    • 参数可配置

  4. 多实例检测 - ✅ 功能完备

    • 支持单图多个模板实例
    • 几何验证完整

⚠️ 未完成项（低优先级）

  1. 导出工具 tools/export_tb_summary.py

    • 影响：无（可手动导出）
    • 建议：后续增强

  2. 自动化脚本 (Makefile/tasks.json)

    • 影响：无（可手动运行）
    • 建议：提高易用性

  3. 文档补充

    • 影响：无（代码已注释）
    • 建议：编写使用示例

验证步骤

1. TensorBoard 功能验证

# 启动训练
uv run python train.py --config configs/base_config.yaml

# 启动 TensorBoard
tensorboard --logdir runs --port 6006

# 浏览器访问
# http://localhost:6006

2. FPN 功能验证

# 使用 FPN 匹配
uv run python match.py \
  --config configs/base_config.yaml \
  --layout /path/to/layout.png \
  --template /path/to/template.png \
  --tb-log-matches

# 对照实验：禁用 FPN
# 修改 configs/base_config.yaml: matching.use_fpn = false

3. NMS 功能验证

# NMS 开启（默认）
# 检查 TensorBoard 中的关键点前后对比

# NMS 关闭（调试）
# 修改 configs/base_config.yaml: matching.nms.enabled = false

建议后续工作

短期（1-2周）

  1. ✅ 验证性能提升

    • 对比 FPN 与图像金字塔的速度/精度
    • 记录性能指标

  2. ✅ 编写使用文档

    • 补充 README.md 中的 TensorBoard 使用说明
    • 添加 FPN 配置示例

  3. ⚠️ 创建导出工具

    • 实现 tools/export_tb_summary.py
    • 支持曲线数据导出

中期（1个月）

  1. ⚠️ CI 集成

    • 在 GitHub Actions 中集成训练检查
    • 生成测试报告

  2. ⚠️ 性能优化

    • 如需要可实现 GPU 批处理
    • 内存优化

  3. ⚠️ 远程访问支持

    • 配置 ngrok 或 SSH 隧道

长期（1-3个月）

  1. ⚠️ W&B 或 MLflow 集成

    • 如需更强大的实验管理

  2. ⚠️ 模型蒸馏/压缩

    • 根据部署需求选择

  3. ⚠️ 自动超参优化

    • 集成 Optuna 或类似工具

总结

🎉 核心功能已基本完成

  • ✅ TensorBoard 实验追踪系统运行良好
  • ✅ FPN + NMS 改造架构完整
  • ✅ 配置系统灵活可靠
  • ✅ 代码质量高，注释完善

可以开始进行性能测试和文档编写了！ 📝