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星图AI算力深度体验：PETRV2-BEV模型训练全记录

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性能表现，在BEV（Bird's Eye View）感知任务中展现出巨大潜力。本文将围绕PETRV2-BEV模型在星图AI算力平台上的完整训练流程进行详细记录与分析。

本次实践聚焦于使用Paddle3D框架实现PETRV2模型的部署、训练与评估，涵盖环境配置、数据准备、模型微调、可视化监控及推理部署等关键环节。通过实际操作验证了该方案在NuScenes v1.0-mini数据集上的可行性，并进一步探索其在Xtreme1数据集上的迁移能力。文章旨在为从事自动驾驶感知算法研发的工程师提供一套可复现、易落地的技术路径参考。

2. 环境准备与依赖安装

2.1 进入Paddle3D Conda环境

首先确保已正确配置PaddlePaddle深度学习框架及相关依赖。本实验基于Paddle3D开源项目开展，需激活专用conda环境：

conda activate paddle3d_env

该环境预装了PaddlePaddle 2.5+、Paddle3D开发库以及CUDA 11.2运行时支持，能够充分发挥GPU算力优势，提升训练效率。

2.2 下载预训练权重

为加速模型收敛并提升泛化能力，采用官方提供的PETRV2-VoVNet主干网络在NuScenes全量数据上预训练的权重文件：

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

此权重作为后续微调的起点，显著降低从零训练所需的时间成本和计算资源消耗。

2.3 获取NuScenes v1.0-mini数据集

使用轻量级子集v1.0-mini进行快速验证与调试：

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

解压后目录结构应包含samples、sweeps、maps和annotations等标准组件，符合Paddle3D的数据读取规范。

3. NuScenes数据集上的模型训练全流程

3.1 数据集初始化与信息生成

进入Paddle3D主目录，执行脚本生成适用于PETR模型的标注缓存文件：

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

该步骤会解析原始JSON标注，构建用于训练/验证的.pkl格式索引文件，极大提升后续数据加载速度。

3.2 模型精度基线测试

在开始训练前，先对加载的预训练模型在mini-val split上进行推理评估，建立性能基准：

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

可见当前模型在car、truck、pedestrian等类别具备一定检测能力，但整体NDS仅为0.2878，仍有较大优化空间。

3.3 启动模型训练任务

启动正式训练流程，设置超参数如下：

• 训练轮数：100 epochs
• 批大小：2（受限于显存）
• 学习率：1e-4
• 日志间隔：每10步输出一次loss
• 模型保存：每5个epoch保存一次检查点
• 边训练边评估：启用--do_eval

命令如下：

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Loss逐步下降，约第40轮后趋于稳定，最终验证集NDS可达0.35以上，较初始状态提升显著。

3.4 可视化训练过程曲线

利用VisualDL工具实时监控训练动态：

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

结合SSH端口转发，可在本地浏览器访问远程日志界面：

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

通过观察total_loss、cls_loss、reg_loss等指标变化趋势，判断是否出现过拟合或梯度消失等问题，及时调整学习率策略。

3.5 导出推理模型

训练完成后，将最优模型导出为静态图格式，便于部署至边缘设备：

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、model.pdiparams和deploy.yaml，满足Paddle Inference引擎的加载要求。

3.6 运行DEMO演示

最后执行可视化推理脚本，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样本，生成包含3D边界框叠加的BEV视角图像，直观展示模型的空间定位能力。

4. Xtreme1数据集上的迁移训练尝试（可选）

4.1 准备Xtreme1数据集

Xtreme1是一个更具挑战性的长尾分布数据集，适用于极端天气与稀有场景建模。假设数据已上传至指定路径：

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：需自定义转换脚本以适配其特有的标注格式。

4.2 初始精度评估

使用原NuScenes预训练权重直接测试：

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/

输出显示性能严重退化：

mAP: 0.0000 NDS: 0.0545

表明跨数据集域差异显著，必须重新训练。

4.3 开始迁移训练

沿用相同训练策略：

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 \ --learning_rate 1e-4 \ --save_interval 5 \ --do_eval

由于缺乏充分标注和类别不平衡问题，训练难度更高，建议引入课程学习或重加权策略优化收敛过程。

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

可用于验证模型在恶劣光照、遮挡等复杂条件下的鲁棒性表现。

5. 总结

本文系统记录了在星图AI算力平台上完成PETRV2-BEV模型训练的全过程，涵盖了从环境搭建、数据处理、模型微调到推理部署的完整链路。主要收获如下：

1. 高效复现主流BEV检测模型：借助Paddle3D框架和预训练权重，可在短时间内完成PETRV2的部署与调优。
2. 低成本验证方案可行性：通过NuScenes mini集快速验证pipeline正确性，降低试错成本。
3. 可视化监控保障训练质量：结合VisualDL实现Loss与Metric的实时追踪，提升调试效率。
4. 支持多数据集迁移训练：展示了如何将模型迁移到Xtreme1等新领域，拓展应用场景。
5. 端到端部署闭环：从训练到导出再到DEMO演示，形成完整的工程闭环。

未来可进一步探索以下方向：

• 使用更大批量和混合精度训练提升吞吐量；
• 引入更强的数据增强策略改善泛化能力；
• 在真实车载场景中部署并测试延迟与功耗表现。

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