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PETRV2-BEV模型训练：模型架构调优与超参数搜索

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。PETR系列模型通过将相机视角（perspective view）特征与空间位置编码结合，在不依赖深度监督的情况下实现了高效的BEV（Bird's Eye View）感知，其中PETRV2作为其改进版本，凭借更强的特征提取能力和更优的注意力机制设计，在NuScenes等主流数据集上取得了优异性能。

本文聚焦于PETRV2-BEV模型的实际训练流程，重点探讨如何在星图AI算力平台上完成从环境搭建、数据准备到模型训练、评估与部署的完整闭环。我们将以Paddle3D框架为基础，详细解析关键配置项的作用，并对学习率、批量大小、训练轮数等核心超参数进行系统性分析，帮助开发者快速掌握该模型的调优技巧。

此外，文章还将展示如何将训练好的模型导出为Paddle Inference格式并运行可视化DEMO，为后续工程化落地提供参考路径。

2. 环境准备与依赖安装

2.1 激活Conda环境

本项目基于PaddlePaddle生态中的Paddle3D工具库实现，需提前配置好相应的Python运行环境。首先激活已安装Paddle3D的Conda虚拟环境：

conda activate paddle3d_env

确保当前环境中已正确安装paddlepaddle-gpu及相关依赖包，可通过以下命令验证：

import paddle print(paddle.__version__) print(paddle.is_compiled_with_cuda())

输出应显示支持GPU的PaddlePaddle版本号及CUDA可用状态。

2.2 下载预训练权重

PETRV2采用VoVNet主干网络并引入GridMask增强策略，初始权重可从官方资源获取：

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

该权重文件包含完整的模型参数，可用于微调或直接推理。

2.3 获取NuScenes Mini数据集

为加快实验迭代速度，我们使用NuScenes v1.0-mini子集进行测试：

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

解压后目录结构应符合NuScenes官方规范，包含samples、sweeps、maps和annotations等关键文件夹。

3. NuScenes数据集上的模型训练与评估

3.1 数据预处理

进入Paddle3D主目录并生成适用于PETRV2的数据信息文件：

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

此脚本会解析原始JSON标注，生成用于训练和验证的.pkl缓存文件，显著提升后续数据加载效率。

3.2 模型精度测试（加载预训练权重）

在开始训练前，先对初始模型进行评估，确认基础性能水平：

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

评估结果如下：

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

从类别级指标可见，car、truck、pedestrian等常见类别的AP表现尚可，但trailer、barrier等稀有类几乎无法识别，说明模型泛化能力仍有提升空间。

3.3 启动训练任务

使用以下命令启动正式训练流程：

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：

建议配合VisualDL监控训练过程。

3.4 可视化训练曲线

启动VisualDL服务以实时查看Loss变化趋势：

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

若在远程服务器运行，可通过SSH端口转发本地访问：

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

浏览器打开http://localhost:8888即可查看详细的损失函数、学习率、mAP等指标曲线。

3.5 导出推理模型

训练完成后，将最优模型转换为Paddle Inference格式以便部署：

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__model__、params和配置文件，可在无训练依赖的环境中独立运行。

3.6 运行可视化DEMO

最后执行推理演示脚本，直观查看检测效果：

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

程序将自动选取若干测试图像，叠加BEV检测框并生成可视化结果图，便于人工检验模型表现。

4. Xtreme1数据集上的迁移训练（可选）

4.1 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。假设数据已下载至指定路径，执行如下命令生成适配PETRV2的信息文件：

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：此步骤需要自定义脚本支持，确保时间戳对齐与传感器标定信息正确映射。

4.2 预训练模型评估

加载相同预训练权重进行零样本推理：

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/

评估结果：

mAP: 0.0000 mATE: 1.0703 mASE: 0.8296 mAOE: 1.0807 mAVE: 0.6250 mAAE: 1.0000 NDS: 0.0545

结果显示模型在未经过域适应的情况下几乎失效，表明跨数据集迁移需重新训练。

4.3 执行迁移训练

启动针对Xtreme1的微调任务：

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

由于场景差异较大，建议适当延长warm-up阶段或采用更低的学习率起始值（如5e-5），避免破坏已有知识结构。

4.4 导出Xtreme1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

4.5 运行Xtreme1 DEMO

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

观察不同光照条件下的检测稳定性，有助于进一步优化数据增强策略。

5. 超参数调优建议与最佳实践

5.1 学习率选择

PETRV2对学习率较为敏感。实验表明：

• 1e-4是较理想的起点，适合大多数微调任务；
• 若从头训练，建议使用linear warmup + cosine decay策略，warmup比例设为0.1；
• 对Xtreme1这类分布偏移较大的数据，可尝试5e-5 ~ 8e-5的低学习率组合。

5.2 Batch Size与梯度累积

受限于显存，单卡batch size通常只能设为2。为模拟更大批量，可启用梯度累积：

# 在YAML配置中添加 optimizer: type: AdamW weight_decay: 0.01 multi_precision: False grad_clip: value: 32 accumulate_steps: 4 # 相当于等效batch_size=8

每4步更新一次参数，有效缓解小批量带来的优化不稳定问题。

5.3 数据增强策略

PETRV2内置GridMask、随机翻转、色彩扰动等增强方式。对于恶劣天气数据（如Xtreme1），建议额外加入：

• RandomRain
• RandomFog
• ColorJitterPro（增强对比度与饱和度）

可在transforms字段中扩展自定义操作。

5.4 模型结构微调建议

若追求更高精度，可尝试以下修改：

• 将主干网络升级为VoVNet-99或替换为Swin Transformer；
• 增加BEV高度维度（如Z轴离散化为4层）；
• 使用Deformable DETR-style解码器替代标准Transformer Decoder。

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