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PETRV2-BEV模型训练全流程：环境配置到模型导出详细步骤

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（Camera View）特征映射至鸟瞰图（BEV），实现了端到端的多视角融合感知，其中PETRV2-BEV因其高精度与良好的泛化能力受到广泛关注。

本文将详细介绍在Paddle3D 框架下训练 PETRV2-BEV 模型的完整流程，涵盖从环境搭建、数据准备、模型训练、性能评估到最终模型导出和推理演示的每一个关键步骤。同时，结合星图AI算力平台的实际使用场景，提供可复现、可落地的工程实践指南，帮助开发者快速上手并部署该模型。

本教程以 NuScenes v1.0-mini 数据集为基础进行训练验证，并额外提供 Xtreme1 数据集的适配训练方案作为扩展参考。

2. 准备环境

2.1 进入 Paddle3D Conda 环境

首先确保已安装 PaddlePaddle 及 Paddle3D 所需依赖库。推荐使用 Conda 创建独立环境以避免依赖冲突。

conda activate paddle3d_env

提示：paddle3d_env是预先创建好的虚拟环境名称，若未创建，请先执行：

conda create -n paddle3d_env python=3.8 conda activate paddle3d_env pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2

确认当前工作路径为/usr/local/Paddle3D，后续所有操作均在此目录或指定路径下完成。

3. 下载依赖

3.1 下载预训练权重

为加速训练过程并提升收敛效果，建议加载官方提供的 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

该权重文件基于完整的 NuScenes 训练集训练得到，主干网络为 VoVNet，支持 BEV 空间下的多类别 3D 目标检测任务。

3.2 下载 NuScenes v1.0-mini 数据集

使用轻量级子集v1.0-mini进行快速实验验证：

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

解压后目录结构应如下所示：

/root/workspace/nuscenes/ ├── maps/ ├── samples/ ├── sweeps/ └── v1.0-mini/ ├── attribute.json ├── calibrated_sensor.json └── ...

4. 训练 NuScenes v1.0-mini 数据集

4.1 准备数据集信息文件

PETR 模型需要特定格式的标注信息（info 文件），用于构建训练样本索引。进入 Paddle3D 根目录并生成对应 info 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

此脚本会生成两个核心文件：

• petr_nuscenes_annotation_train.pkl：训练集样本信息
• petr_nuscenes_annotation_val.pkl：验证集样本信息

4.2 测试预训练模型精度

在开始微调前，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

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

分析：当前 mAP 为 0.267，NDS 为 0.288，说明模型具备一定基础检测能力，但 trailer、bicycle 类别表现较差，需进一步微调优化。

4.3 开始训练

使用以下命令启动训练任务，配置包括学习率、批次大小、保存间隔等关键参数：

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

参数说明：

训练过程中，日志与权重将保存在output/目录下。

4.4 可视化训练曲线

利用 VisualDL 工具查看 Loss 和 Metric 变化趋势：

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

若运行在远程服务器，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

随后在浏览器打开http://localhost:8888即可查看实时训练曲线，重点关注total_loss、mAP和NDS的变化趋势。

4.5 导出 Paddle Inference 模型

当训练完成后，选择最优模型（如output/best_model/model.pdparams）导出为静态图模型，便于部署：

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

导出成功后，nuscenes_release_model目录包含：

• inference.pdmodel：模型结构
• inference.pdiparams：模型权重
• inference.pdiparams.info：参数信息

可用于后续基于 Paddle Inference 或 ONNX 的高性能推理服务。

4.6 运行 Demo 查看可视化结果

最后，通过内置 demo 脚本运行推理并展示检测结果：

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

程序将在demo/output/生成带 3D 检测框的图像序列，直观展示模型在真实场景中的感知能力。

5. 训练 Xtreme1 数据集（可选）

Xtreme1 是一个更具挑战性的自动驾驶数据集，覆盖极端天气与复杂交通场景。以下为其适配训练流程。

5.1 准备 Xtreme1 数据集信息

假设数据已下载至/root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/，生成对应的 info 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/

该脚本专为 Xtreme1 设计，兼容 NuScenes 格式接口。

5.2 测试预训练模型在 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

结论：直接迁移至 Xtreme1 表现极差（mAP=0），表明存在显著域偏移问题，必须重新训练。

5.3 开始 Xtreme1 微调训练

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：可适当增加数据增强强度（如调整 GridMask 参数）以应对恶劣光照条件。

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

生成的结果图像将反映模型在雨雾、低光照等极端条件下的检测稳定性。

6. 总结

本文系统梳理了PETRV2-BEV 模型从环境配置到模型导出的全流程，重点包括：

1. 环境搭建：激活 Conda 环境，确保 Paddle3D 正常运行；
2. 数据准备：下载 NuScenes mini 版本并生成 info 文件；
3. 模型评估与训练：加载预训练权重，执行 fine-tuning 并监控指标；
4. 可视化与调试：借助 VisualDL 分析训练动态；
5. 模型导出与推理：生成可用于部署的 Paddle Inference 模型；
6. 跨数据集迁移：拓展至 Xtreme1 场景，验证模型泛化能力。

最佳实践建议：

• 小批量实验优先使用v1.0-mini快速验证 pipeline；
• 训练时开启--do_eval自动评估，避免过拟合；
• 使用 VisualDL 实时监控 loss 与 metric，及时调整超参；
• 导出模型前务必测试推理输出是否正常；
• 多数据集训练注意 config 文件路径与类别的匹配性。

通过上述步骤，开发者可在星图AI算力平台上高效完成 PETRV2-BEV 模型的训练与部署闭环，为后续自动驾驶感知系统开发奠定坚实基础。

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