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星图AI平台：PETRV2-BEV模型性能测试

1. 引言

随着自动驾驶技术的快速发展，基于视觉的三维目标检测方法逐渐成为研究热点。其中，PETR（Position Embedding TRansformer）系列模型凭借其端到端的架构设计和优异的BEV（Bird's Eye View）感知能力，在NuScenes等主流数据集上取得了领先性能。本文聚焦于PETRV2-BEV模型在星图AI算力平台上的完整训练与性能评估流程，重点分析其在标准NuScenes mini数据集及自定义Xtreme1数据集上的表现差异。

本实践基于Paddle3D框架展开，依托星图AI平台提供的高性能GPU资源，完成从环境配置、数据准备、模型训练到结果可视化的全流程验证。通过对比不同数据集下的mAP、NDS等核心指标，深入探讨模型泛化能力与数据质量之间的关系，为后续实际场景中的模型迁移与优化提供参考依据。

2. 环境准备与依赖部署

2.1 激活Paddle3D专用环境

首先需进入已预装PaddlePaddle及相关视觉库的Conda环境：

conda activate paddle3d_env

该环境包含PaddlePaddle 2.5+、Paddle3D v0.4以上版本，支持PETR系列模型的完整训练与推理功能。

2.2 下载预训练权重

使用官方发布的PETRV2-VoVNet骨干网络权重作为初始化参数：

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NuScenes训练集训练得到，具备良好的特征提取能力，适用于迁移学习任务。

2.3 获取并解压NuScenes v1.0-mini数据集

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

该子集包含约5小时驾驶数据，涵盖24个类别对象，是快速验证模型性能的理想选择。

3. NuScenes v1.0-mini数据集训练与评估

3.1 数据预处理

切换至Paddle3D主目录，并生成PETR所需的标注信息文件：

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

该脚本将原始JSON标注转换为模型可读的.pkl格式，包含图像路径、相机内参、实例框等关键信息。

3.2 模型精度测试（Zero-shot Evaluation）

在未进行微调的情况下直接评估预训练模型性能：

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

从Per-class结果可见：

• traffic_cone类别AP高达0.637，表明模型对锥桶类小物体识别效果较好；
• trailer、construction_vehicle、barrier三类AP为0，说明长尾类别存在明显漏检；
• 所有类别AAE均为1.000，反映方向角预测整体偏差较大。

核心结论：预训练模型在通用场景下具备基础检测能力，但对部分稀有类别泛化不足，需进一步微调提升均衡性。

3.3 模型训练配置与执行

启动微调训练任务，设置关键超参数：

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

训练过程中监控以下指标：

• total_loss：总损失值，期望稳定下降；
• det_loss：检测分支损失；
• aux_loss：辅助任务（如深度估计）损失；
• 验证集mAP/NDS变化趋势。

3.4 训练过程可视化

启动VisualDL服务以实时查看训练曲线：

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

并通过SSH端口转发实现本地浏览器访问：

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

在http://localhost:8888可观察Loss收敛情况、学习率变化及各评价指标迭代轨迹。

3.5 模型导出与推理部署

训练完成后导出静态图模型用于高效推理：

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

导出内容包括：

• model.pdmodel：网络结构
• model.pdiparams：权重参数
• deploy.yaml：部署配置

3.6 运行DEMO验证可视化效果

执行端到端推理演示：

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

输出图像将在BEV视图中展示检测框、类别标签及置信度，直观验证模型空间定位准确性。

4. Xtreme1数据集适配与性能对比

4.1 数据集准备

Xtreme1为极端天气条件下的自动驾驶数据集，需单独处理标注格式：

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/

注意：该数据集未公开发布，此处假设已完成下载与解压至指定路径。

4.2 零样本评估结果

使用相同预训练模型进行跨域测试：

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/

输出结果如下：

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

所有类别AP均为0，表明模型完全失效。

原因分析：

• 图像域偏移严重（雨雾遮挡、低光照）
• 相机标定参数不一致导致几何投影错误
• 标注风格或坐标系定义存在差异

4.3 微调训练策略调整

针对Xtreme1特性优化训练配置：

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 5e-5 \ --lr_decay_epochs 60 80 \ --weight_decay 0.0001 \ --save_interval 5 \ --do_eval

建议改进点：

• 降低初始学习率以适应噪声数据；
• 增加数据增强强度（如RandomBlur、ColorJitter）；
• 引入域自适应模块（如Adaptive BatchNorm）。

4.4 模型导出与DEMO运行

训练后导出适配Xtreme1的专用模型：

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

运行可视化DEMO：

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

5. 总结

本文系统完成了PETRV2-BEV模型在星图AI平台上的全链路验证，涵盖环境搭建、数据处理、训练评估、模型导出与推理部署等关键环节。通过对NuScenes v1.0-mini和Xtreme1两个数据集的对比实验，得出以下核心结论：

1. 预训练模型具备良好基础性能：在标准场景下mAP达26.7%，NDS为28.8%，尤其对交通锥等小物体识别准确。
2. 跨域泛化能力有限：在极端天气数据集上mAP降为0，凸显当前BEV模型对输入分布敏感的问题。
3. 微调至关重要：必须结合目标场景数据进行针对性训练才能发挥模型潜力。
4. 部署流程成熟：Paddle3D支持一键导出Paddle Inference模型，便于工业级落地。

未来工作方向包括：

• 探索更强的数据增强与域自适应方法；
• 尝试多模态融合（LiDAR+Camera）提升鲁棒性；
• 在更大规模真实道路数据上验证长期稳定性。

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