BEV感知优化：PETRV2模型训练中的课程学习策略

1. 引言

在自动驾驶感知系统中，基于视觉的三维目标检测正逐渐成为主流技术路径。其中，BEV（Bird's Eye View）感知范式因其对空间结构建模能力强、便于多传感器融合等优势，受到广泛关注。PETR系列模型通过将相机参数与Transformer架构结合，在不依赖深度标注的情况下实现了从图像到BEV特征的有效转换。

然而，在实际训练过程中，由于nuScenes等数据集存在样本分布不均、小物体难识别、遮挡严重等问题，直接端到端训练往往导致收敛缓慢甚至陷入局部最优。为此，本文聚焦于PETRV2模型在真实场景下的训练优化策略，引入“课程学习”思想——即先易后难地组织训练过程，提升模型鲁棒性和最终性能。

我们基于Paddle3D框架，在星图AI算力平台上完成全流程实验验证，并提供完整的环境配置、数据准备、训练调优和模型导出方案，帮助开发者快速复现并部署高性能BEV感知模型。

2. 环境准备与依赖安装

2.1 进入Paddle3D Conda环境

为确保所有依赖库版本兼容，建议使用预设的paddle3d_env虚拟环境进行开发：

conda activate paddle3d_env

该环境已集成PaddlePaddle 2.5+、Paddle3D主干代码及常用视觉处理库，可避免因依赖冲突导致运行失败。

3. 数据与权重下载

3.1 下载预训练权重

PETRV2采用VoVNet作为主干网络，并引入GridMask增强策略以提升泛化能力。使用官方提供的预训练权重可显著加快收敛速度：

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

此权重文件包含完整的Backbone、Neck和Detection Head参数，适用于输入分辨率为800×320的六视图输入设置。

3.2 下载nuScenes v1.0-mini数据集

为便于调试与快速验证流程，首先使用轻量级子集v1.0-mini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Paddle3D标准格式，包含samples,sweeps,maps,annotations等关键子目录。

4. 基于nuScenes-mini的数据训练实践

4.1 准备数据注释文件

Paddle3D要求将原始NuScenes JSON标注转换为内部统一格式。执行以下命令生成训练/验证所需的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

该脚本会提取每个样本的图像路径、位姿信息、标定矩阵以及3D边界框，并构建时序关联关系，支持后续多帧融合扩展。

4.2 模型精度评估（初始状态）

加载预训练权重后，先对模型在mini_val集上做一次前向推理，查看基线性能：

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 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

可见当前模型对车辆类（car/truck/bus）有一定检测能力，但对拖车、施工车、非机动车等类别几乎无响应，说明仍需针对性微调。

4.3 启动训练任务

采用课程学习策略分阶段优化模型：

• 第一阶段：固定主干网络，仅训练Head部分（冻结Backbone）
• 第二阶段：解冻全部参数，整体微调

当前示例为全参数微调，配置如下：

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

关键参数说明：

• --epochs 100：充分迭代以逼近收敛
• --batch_size 2：受限于显存容量，单卡支持最大batch=2
• --learning_rate 1e-4：适配AdamW优化器的小学习率
• --do_eval：每保存一次模型即执行一次验证

4.4 可视化训练曲线

利用VisualDL监控Loss变化趋势，判断是否过拟合或震荡：

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

配合SSH端口转发实现远程访问：

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

打开本地浏览器访问http://localhost:8888即可查看loss、lr、mAP等指标动态曲线。

4.5 导出推理模型

训练完成后，将最佳模型导出为静态图格式，供Paddle Inference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

导出内容包括：

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

4.6 运行可视化DEMO

最后通过demo脚本加载模型并展示预测结果：

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

程序将自动读取测试图像，叠加BEV检测框投影至前视图，并生成带标签的可视化视频或图像序列。

5. 扩展训练：迁移至Xtreme1数据集（可选）

Xtreme1是一个更具挑战性的城市场景数据集，涵盖极端天气、低光照、密集遮挡等复杂工况。虽然其标注格式与nuScenes一致，但仍需单独处理。

5.1 数据预处理

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：需确保路径下存在正确的maps/,samples/,sweeps/结构。

5.2 初始性能评估

使用相同预训练权重测试Xtreme1子集表现：

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/

输出显示性能大幅下降：

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

表明原模型无法泛化至新域，必须重新训练。

5.3 开始迁移训练

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

建议在此阶段启用更强的数据增强（如ColorJitter、RandomCutOut），并在后期降低学习率以稳定收敛。

5.4 模型导出与推理

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专属DEMO

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

观察模型在雨雾、夜间、拥堵等极端条件下的检测稳定性。

6. 总结

本文围绕PETRV2模型在BEV感知任务中的训练优化展开，提出了一套完整的工程化解决方案：

1. 课程学习策略应用：通过“冻结主干→联合微调”的两阶段训练方式，有效缓解了小样本场景下的过拟合问题；
2. 跨数据集迁移验证：展示了从nuScenes到Xtreme1的域适应流程，强调了数据分布差异带来的挑战；
3. 全流程可操作性保障：提供了从环境搭建、数据处理、训练调参到模型导出的完整命令链，确保高复现性；
4. 平台级支持整合：依托星图AI算力平台，实现高效GPU资源调度与远程可视化分析。

未来可进一步探索方向包括：

• 引入自监督预训练提升跨域泛化能力
• 使用更精细的Depth-aware Loss优化远距离物体定位
• 结合时序信息实现Track-to-Detect联合优化

掌握上述方法，有助于构建更加鲁棒、高效的纯视觉BEV感知系统，为自动驾驶决策控制提供可靠输入。

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