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自动驾驶算法部署：PETRV2-BEV模型训练与优化

1. 引言

随着自动驾驶技术的快速发展，基于视觉的感知系统在环境理解中扮演着越来越重要的角色。其中，BEV（Bird's Eye View）感知范式因其能够提供结构化的空间表征而受到广泛关注。PETRV2 是一种先进的端到端 3D 目标检测模型，结合了 Transformer 架构与多视角相机融合机制，在 nuScenes 等主流数据集上表现出优异性能。

本文将围绕PETRV2-BEV 模型的完整训练流程与优化实践展开，重点介绍如何使用 Paddle3D 框架进行模型训练、评估、导出及可视化，并结合星图 AI 算力平台实现高效部署。通过本教程，读者可掌握从环境配置到模型推理的全流程操作，为后续实际项目落地打下坚实基础。

2. 准备环境

2.1 进入 paddle3d_env conda 环境

首先确保已安装并激活 Paddle3D 所需的 Conda 虚拟环境：

conda activate paddle3d_env

该环境应包含 PaddlePaddle 深度学习框架以及 Paddle3D 工具库的相关依赖。若尚未创建环境，请参考官方文档完成依赖安装。

3. 下载依赖

3.1 下载预训练权重

为加速训练过程，我们采用官方提供的 PETRV2 预训练模型参数：

wget -O /root/workspace/model.pdparams https://paddle3d.bj.bcebos.com/models/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320/model.pdparams

此权重文件基于完整的 nuScenes 数据集训练得到，适用于迁移学习场景下的微调任务。

3.2 下载 nuScenes v1.0-mini 数据集

使用 mini 版本数据集用于快速验证和调试：

wget -O /root/workspace/v1.0-mini.tgz https://www.nuscenes.org/data/v1.0-mini.tgz mkdir -p /root/workspace/nuscenes tar -xf /root/workspace/v1.0-mini.tgz -C /root/workspace/nuscenes

解压后，数据目录结构应符合 Paddle3D 的标准输入格式要求。

4. 训练 nuScenes v1.0-mini 数据集

4.1 准备数据集

进入 Paddle3D 主目录并生成标注信息文件：

cd /usr/local/Paddle3D rm /root/workspace/nuscenes/petr_nuscenes_annotation_* -f python3 tools/create_petr_nus_infos.py --dataset_root /root/workspace/nuscenes/ --save_dir /root/workspace/nuscenes/ --mode mini_val

该脚本会提取图像路径、标定参数、3D 注释等元数据，并生成.pkl格式的缓存文件以提升训练效率。

4.2 测试精度（加载预训练模型）

在开始训练前，先对原始预训练模型在 mini 数据集上的表现进行评估：

python tools/evaluate.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320_nuscene.yml \ --model /root/workspace/model.pdparams \ --dataset_root /root/workspace/nuscenes/

输出结果如下：

mAP: 0.2669 mATE: 0.7448 mASE: 0.4621 mAOE: 1.4553 mAVE: 0.2500 mAAE: 1.0000 NDS: 0.2878 Eval time: 5.8s Per-class results: Object Class AP ATE ASE AOE AVE AAE car 0.446 0.626 0.168 1.735 0.000 1.000 truck 0.381 0.500 0.199 1.113 0.000 1.000 bus 0.407 0.659 0.064 2.719 0.000 1.000 trailer 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 construction_vehicle 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 pedestrian 0.378 0.737 0.263 1.259 0.000 1.000 motorcycle 0.356 0.748 0.314 1.410 0.000 1.000 bicycle 0.063 0.760 0.236 1.862 0.000 1.000 traffic_cone 0.637 0.418 0.377 nan nan nan barrier 0.000 1.000 1.000 1.000 nan nan

提示：当前 mAP 为 0.2669，说明模型具备一定泛化能力，但仍有较大优化空间，尤其是在 trailer、bicycle 等类别上表现较差。

4.3 开始训练

使用以下命令启动训练任务：

python tools/train.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320_nuscene.yml \ --model /root/workspace/model.pdparams \ --dataset_root /root/workspace/nuscenes/ \ --epochs 100 \ --batch_size 2 \ --log_interval 10 \ --learning_rate 1e-4 \ --save_interval 5 \ --do_eval

关键参数说明：

• --epochs 100：训练 100 个 epoch
• --batch_size 2：受限于显存大小，设置较小批量
• --learning_rate 1e-4：初始学习率，适合微调阶段
• --do_eval：每个保存周期后执行一次验证

训练过程中可通过日志监控 loss 变化趋势与指标提升情况。

4.4 可视化训练曲线

利用 VisualDL 工具查看训练过程中的损失与评估指标变化：

visualdl --logdir ./output/ --host 0.0.0.0

4.5 端口转发访问可视化界面

若运行在远程服务器上，可通过 SSH 隧道将本地端口映射至服务端：

ssh -p 31264 -L 0.0.0.0:8888:localhost:8040 root@gpu-09rxs0pcu2.ssh.gpu.csdn.net

随后在浏览器访问http://localhost:8888即可查看实时训练曲线。

4.6 查看 Loss 曲线

在 VisualDL 页面中，重点关注以下指标：

• loss: 总体损失是否稳定下降
• det_loss: 检测分支损失收敛情况
• mAP,NDS: 验证集性能变化趋势

若出现震荡或不降反升现象，需检查学习率设置或数据质量。

4.7 导出 PaddleInference 模型

训练完成后，将最优模型导出为推理格式：

rm -rf /root/workspace/nuscenes_release_model mkdir -p /root/workspace/nuscenes_release_model python tools/export.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320_nuscene.yml \ --model output/best_model/model.pdparams \ --save_dir /root/workspace/nuscenes_release_model

导出后的模型包含inference.pdmodel、inference.pdiparams和deploy.yaml，可用于后续部署。

4.8 运行 DEMO 验证效果

最后运行 demo 脚本，直观查看检测结果：

python tools/demo.py /root/workspace/nuscenes/ /root/workspace/nuscenes_release_model nuscenes

程序将在测试图像上绘制 BEV 视角下的 3D 检测框，验证模型的实际感知能力。

5. 训练 xtreme1 数据集（可选）

5.1 准备 xtreme1 数据集

xtreme1 是一个更具挑战性的自动驾驶数据集，涵盖极端天气与复杂路况。准备其标注信息：

cd /usr/local/Paddle3D rm /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/petr_nuscenes_annotation_* -f python3 tools/create_petr_nus_infos_from_xtreme1.py /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/

5.2 测试预训练模型精度

评估原始模型在 xtreme1 上的表现：

python tools/evaluate.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320.yml \ --model /root/workspace/model.pdparams \ --dataset_root /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/

输出结果：

mAP: 0.0000 mATE: 1.0703 mASE: 0.8296 mAOE: 1.0807 mAVE: 0.6250 mAAE: 1.0000 NDS: 0.0545 Eval time: 0.5s Per-class results: Object Class AP ATE ASE AOE AVE AAE car 0.000 1.308 0.232 2.074 0.000 1.000 truck 0.000 1.114 0.621 0.042 0.000 1.000 bus 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 trailer 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 construction_vehicle 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 pedestrian 0.000 1.280 0.444 1.611 0.000 1.000 motorcycle 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 bicycle 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 traffic_cone 0.000 1.000 1.000 nan nan nan barrier 0.000 1.000 1.000 1.000 nan nan

分析：mAP 为 0，表明预训练模型完全无法适应新域数据，必须进行针对性训练。

5.3 开始训练 xtreme1 模型

python tools/train.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320.yml \ --model /root/workspace/model.pdparams \ --dataset_root /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/ \ --epochs 100 \ --batch_size 2 \ --log_interval 10 \ --learning_rate 1e-4 \ --save_interval 5 \ --do_eval

建议根据实际显存调整 batch size，必要时启用梯度累积策略。

5.4 导出 xtreme1 推理模型

rm -rf /root/workspace/xtreme1_release_model mkdir /root/workspace/xtreme1_release_model python tools/export.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320.yml \ --model output/best_model/model.pdparams \ --save_dir /root/workspace/xtreme1_release_model

5.5 运行 xtreme1 DEMO

python tools/demo.py /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/ /root/workspace/xtreme1_release_model xtreme1

观察模型在雨雾、低光照等复杂条件下的检测稳定性。

6. 总结

本文系统地介绍了 PETRV2-BEV 模型在 Paddle3D 框架下的训练与优化流程，涵盖了环境搭建、数据准备、模型训练、评估、导出与可视化等关键环节。通过对 nuScenes v1.0-mini 和 xtreme1 两个数据集的实践，展示了模型迁移与领域适配的基本方法。

核心要点总结如下：

1. 预训练模型是起点而非终点：直接评估发现其在新数据集上性能急剧下降，凸显了微调的重要性。
2. 配置一致性至关重要：不同数据集需匹配对应的 YAML 配置文件，避免因参数错配导致失败。
3. 端到端流程闭环验证：从训练到推理的完整链路打通，确保模型可真正投入应用。
4. 可视化工具助力调优：VisualDL 提供了直观的训练监控手段，有助于及时发现问题。

未来可进一步探索方向包括：

• 使用更大 batch size 和混合精度训练提升效率
• 引入更强的数据增强策略（如时间序列增强）
• 在真实车载平台上部署 PaddleInference 模型，测试端侧延迟与功耗

通过持续迭代优化，PETRV2-BEV 模型有望成为自动驾驶感知系统的核心组件之一。

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