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Embedding for TRansformer (PETR)核心思想是直接把相机参数中的3D位置信息注入到Transformer结构中从而让模型无需显式地进行视图变换就能学习到三维空间结构。相比其他BEV方法PETRV2 的优势在于纯视觉方案不依赖激光雷达支持端到端训练在 nuScenes 数据集上表现优异开源且支持一键部署。接下来我们就来一步步实操训练这个模型。2. 准备工作搭建基础环境我们将在 CSDN 星图AI算力平台提供的预置镜像环境中运行 PETRV2 模型。该平台已集成好 PaddlePaddle 和 Paddle3D 框架省去了繁琐的依赖安装过程。2.1 进入指定 Conda 环境首先激活名为paddle3d_env的 Python 环境conda activate paddle3d_env这一步确保你使用的是包含 Paddle3D 所需库的独立环境避免版本冲突。3. 下载必要资源训练模型之前我们需要准备两个核心资源预训练权重文件和数据集。3.1 下载预训练模型权重为了加快训练速度并提升最终性能我们可以加载官方提供的预训练参数作为起点。执行以下命令下载权重文件wget -O /root/workspace/model.pdparams https://paddle3d.bj.bcebos.com/models/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320/model.pdparams该文件大小约为几百MB下载完成后会保存在/root/workspace/目录下命名为model.pdparams。注意这是模型初始化的重要依据不要遗漏此步骤。3.2 下载并解压 nuScenes v1.0-mini 数据集nuScenes 是自动驾驶领域最常用的公开数据集之一包含丰富的多摄像头图像、标注信息和传感器数据。由于完整版数据较大我们先用 mini 版本进行测试和调试。下载数据包wget -O /root/workspace/v1.0-mini.tgz https://www.nuscenes.org/data/v1.0-mini.tgz创建目录并解压mkdir -p /root/workspace/nuscenes tar -xf /root/workspace/v1.0-mini.tgz -C /root/workspace/nuscenes解压后你会在/root/workspace/nuscenes/目录下看到类似samples/,sweeps/,maps/等子文件夹这些就是原始图像和元数据。4. 训练流程详解进入正式训练阶段。我们将按照“准备数据 → 测试基准性能 → 开始训练 → 可视化结果”的顺序推进。4.1 准备数据集生成模型可用的信息文件虽然数据已经下载好了但 PETRV2 需要特定格式的标注信息才能读取。我们需要运行一个脚本来提取并组织这些信息。切换到 Paddle3D 主目录cd /usr/local/Paddle3D清理旧的缓存文件防止干扰rm /root/workspace/nuscenes/petr_nuscenes_annotation_* -f执行数据信息生成脚本python3 tools/create_petr_nus_infos.py \ --dataset_root /root/workspace/nuscenes/ \ --save_dir /root/workspace/nuscenes/ \ --mode mini_val这个脚本会遍历数据集提取每帧的图像路径、相机参数、3D框标注等并生成.pkl格式的缓存文件供后续训练使用。4.2 测试初始模型精度评估 baseline在开始训练前先看看当前加载的预训练模型在 mini 数据集上的表现如何。运行评估命令python tools/evaluate.py \ --config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320_nuscene.yml \ --model /root/workspace/model.pdparams \ --dataset_root /root/workspace/nuscenes/输出示例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这些指标解释如下指标含义mAP平均精度越高越好mATE位置误差越低越好mASE尺度误差越低越好mAOE方向误差越低越好NDS综合得分NuScenes Detection Score综合评价标准目前 NDS 为 0.2878说明模型已有一定检测能力但仍需进一步训练优化。4.3 正式开始训练现在我们可以启动训练任务了。以下是完整的训练命令及其参数说明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参数含义--epochs 100总共训练 100 轮--batch_size 2每次处理 2 帧数据受显存限制--log_interval 10每 10 个 batch 打印一次 loss--learning_rate 1e-4学习率设置为 0.0001--save_interval 5每 5 个 epoch 保存一次模型--do_eval每个保存周期后自动评估一次性能。训练过程中日志和模型会自动保存在output/目录下。4.4 实时监控训练曲线使用 VisualDLPaddlePaddle 自带可视化工具VisualDL可以实时查看 Loss、Accuracy、mAP 等指标的变化趋势。启动服务visualdl --logdir ./output/ --host 0.0.0.0然后通过 SSH 端口转发将远程界面映射到本地浏览器ssh -p 31264 -L 0.0.0.0:8888:localhost:8040 rootgpu-09rxs0pcu2.ssh.gpu.csdn.net打开本地浏览器访问http://localhost:8888即可看到动态更新的训练曲线。提示关注total_loss是否平稳下降mAP是否持续上升有助于判断是否过拟合或欠拟合。4.5 导出推理模型用于部署当训练结束后我们可以将最优模型导出为静态图格式方便后续部署到实际设备中。创建输出目录并导出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文件夹中会包含model.pdmodel、model.pdiparams等文件可用于 Paddle Inference 推理引擎加载。4.6 运行 Demo 查看可视化结果最后一步让我们亲眼看看模型到底“看到了”什么运行 demo 脚本python tools/demo.py /root/workspace/nuscenes/ /root/workspace/nuscenes_release_model nuscenes程序会随机选取几张测试图像运行模型推理并绘制出检测结果包括3D边界框、类别标签等。你可以直观感受到模型在复杂路口、遮挡场景下的识别能力。5. 【可选】扩展训练使用 xtreme1 数据集如果你希望尝试更具挑战性的数据集也可以使用xtreme1——一个涵盖极端天气、低光照、密集交通等困难场景的数据集。5.1 准备 xtreme1 数据假设你已将数据放在/root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/目录下执行以下命令生成信息文件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/5.2 测试初始性能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/注意由于数据分布差异大初始 NDS 可能较低如 0.0545需要更多轮次微调。5.3 开始训练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_eval5.4 导出与运行 Demorm -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 python tools/demo.py /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/ /root/workspace/xtreme1_release_model xtreme16. 总结掌握BEVTransformer的关键收获经过以上完整流程你应该已经掌握了在真实平台上训练 PETRV2-BEV 模型的全部技能。回顾一下重点内容理解了 BEV Transformer 的价值它是当前自动驾驶感知系统的前沿方向能够以低成本实现高精度的环境建模。完成了从环境配置到模型部署的全流程操作包括数据准备、训练、评估、可视化和推理导出。掌握了实用技巧如何利用预训练模型加速收敛如何通过 VisualDL 监控训练状态如何将模型导出用于实际应用。具备了迁移能力同样的流程也适用于其他BEV模型如 BEVFormer、SurroundOcc或其他自定义数据集。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。