news 2026/1/18 8:56:12

使用星图AI算力平台训练PETRV2-BEV模型

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张小明

前端开发工程师

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使用星图AI算力平台训练PETRV2-BEV模型

使用星图AI算力平台训练PETRV2-BEV模型

    • 一、背景介绍
      • 1.1 什么是BEV模型？
      • 1.2 为什么选择PETRV2？
      • 1.3 云端训练的必要性
    • 二、操作步骤
      • 2.1 创建算力实例
        • 步骤解析：
        • 小贴士：
      • 2.2 连接到容器环境
      • 2.3 准备训练环境
        • 为什么需要conda环境？
      • 2.4 下载模型和数据
        • 2.4.1 下载预训练权重
        • 2.4.2 下载nuscenes数据集
      • 2.5 训练流程详解
        • 2.5.1 数据预处理
        • 2.5.2 精度测试（验证模型是否正常）
        • 2.5.3 开始训练
        • 2.5.4 可视化训练过程
        • 2.5.5 模型导出与部署
        • 2.5.6 运行Demo验证
      • 2.6 进阶：训练xtreme1数据集
        • 2.6.1、准备数据集
        • 2.6.2、测试精度

一、背景介绍

1.1 什么是BEV模型？

想象一下，当自动驾驶汽车行驶在路上时，它需要通过摄像头、雷达等传感器感知周围环境。这些传感器数据通常是2D图像，而BEV（Bird’s Eye View，鸟瞰图）模型的神奇之处在于，它能将这些不同视角的数据“翻译”成一个从上往下看的统一视图。

就像你把不同角度拍摄的照片拼接成一张完整的俯视地图，BEV模型让车辆能更直观地理解周围物体（车辆、行人、障碍物）的位置、大小和运动状态，这对自动驾驶决策至关重要。

1.2 为什么选择PETRV2？

PETRV2是PaddlePaddle 3D开发套件中的一个先进BEV感知模型。它有几个突出的优点：

  • 多视角融合：能有效融合来自多个摄像头的数据
  • 实时性能：在保持高精度的同时，推理速度快
  • 开源友好：基于飞桨框架，社区支持完善

1.3 云端训练的必要性

训练一个BEV模型通常需要：

  • 高性能GPU（至少一块，理想情况是多块并行）
  • 大量存储空间（数据集往往几十GB）
  • 稳定的训练环境（训练可能持续数天）

对于个人开发者或小团队来说，购买和维护这样的硬件成本很高。而云端算力平台提供了一个“随用随租”的解决方案——就像使用共享单车一样，你需要的时候租用，用完就释放，既经济又灵活。

星图AI算力平台（https://ai.csdn.net/compute-power）正是这样一个平台，它提供了：

  • 预置的深度学习环境
  • 按小时/天/月计费的GPU资源
  • 简单的SSH访问方式

二、操作步骤

2.1 创建算力实例

步骤解析：
  1. 选择合适镜像：我们在星图AI上预置了一个包含PETRV2环境的镜像
  2. 购买时长： 培训GPU配置及时长
  3. 等待实例启动：大约15分钟，系统会自动配置好所有环境

为什么需要15分钟？

  • 系统需要从镜像仓库拉取约10GB的容器镜像
  • 配置GPU驱动和CUDA环境
  • 初始化存储空间和网络设置

小贴士：
  • 如果只是测试，申请1小时就够了
  • 正式训练时根据数据集大小调整时长
  • 记得在不用时主动释放实例，避免产生额外费用

2.2 连接到容器环境

# 从平台控制台复制SSH命令ssh-p[端口号]root@[服务器地址]

连接成功后的验证：

  1. 输入nvidia-smi查看GPU状态
  2. 确认CUDA版本是否匹配
  3. 检查磁盘空间是否充足

2.3 准备训练环境

为什么需要conda环境？

Conda是Python的环境管理工具，它允许我们在同一台机器上创建多个独立的Python环境。这样不同项目可以使用不同版本的库，避免版本冲突。

# 激活预配置的环境conda activate paddle3d_env# 验证环境python --version pip list|greppaddle

2.4 下载模型和数据

2.4.1 下载预训练权重
wget-O /root/workspace/model.pdparams https://paddle3d.bj.bcebos.com/models/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320/model.pdparams

预训练权重的作用：

  • 模型已经在大量数据上学习过基本特征
  • 可以加速训练收敛
  • 特别适合数据量较小的场景
2.4.2 下载nuscenes数据集
# 下载mini版数据集wget-O /root/workspace/v1.0-mini.tgz https://www.nuscenes.org/data/v1.0-mini.tgz# 解压到指定目录mkdir-p /root/workspace/nuscenestar-xf /root/workspace/v1.0-mini.tgz -C /root/workspace/nuscenes

关于nuscenes数据集：

  • 自动驾驶领域权威数据集
  • 包含1000个场景，每个场景20秒
  • 提供相机、激光雷达、GPS/IMU等多传感器数据
  • mini版包含10个场景，适合快速验证

2.5 训练流程详解

2.5.1 数据预处理
cd/usr/local/Paddle3D# 清理旧的标注文件rm/root/workspace/nuscenes/petr_nuscenes_annotation_* -f# 创建PETR格式的数据标注python3 tools/create_petr_nus_infos.py --dataset_root /root/workspace/nuscenes/ --save_dir /root/workspace/nuscenes/ --mode mini_val

预处理的作用：

  • 将原始数据转换为模型能理解的格式
  • 生成训练、验证、测试集的划分
  • 提取关键信息（物体边界框、类别标签等）
2.5.2 精度测试（验证模型是否正常）
python tools/evaluate.py\--config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320_nuscene.yml\--model /root/workspace/model.pdparams\--dataset_root /root/workspace/nuscenes/

关键指标解释：

  • mAP（平均精度）：越高越好，表示检测准确率
  • mATE（平均平移误差）：越低越好，表示位置预测误差
  • mASE（平均尺度误差）：越低越好，表示大小预测误差
  • NDS（NuScenes检测分数）：综合评分，主要参考指标

输出

mAP:0.2669mATE:0.7448mASE:0.4621mAOE:1.4553mAVE:0.2500mAAE:1.0000NDS:0.2878Eval time:5.8s Per-class results: Object Class AP ATE ASE AOE AVE AAE car0.4460.6260.1681.7350.0001.000truck0.3810.5000.1991.1130.0001.000bus0.4070.6590.0642.7190.0001.000trailer0.0001.0001.0001.0001.0001.000construction_vehicle0.0001.0001.0001.0001.0001.000pedestrian0.3780.7370.2631.2590.0001.000motorcycle0.3560.7480.3141.4100.0001.000bicycle0.0630.7600.2361.8620.0001.000traffic_cone0.6370.4180.377nan nan nan barrier0.0001.0001.0001.000nan nan
2.5.3 开始训练
python tools/train.py\--config configs/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320_nuscene.yml\--model /root/workspace/model.pdparams\--dataset_root /root/workspace/nuscenes/\--epochs100\--batch_size2\--log_interval10\--learning_rate 1e-4\--save_interval5\--do_eval

参数详解：

  • --epochs 100：训练100轮
  • --batch_size 2：每次处理2个样本（受限于GPU显存）
  • --learning_rate 1e-4：学习率，控制参数更新幅度
  • --do_eval：每轮结束后进行验证
2.5.4 可视化训练过程
# 启动VisualDL可视化工具visualdl --logdir ./output/ --host0.0.0.0

端口转发技巧：
由于云服务器通常不直接开放Web端口，我们需要通过SSH隧道进行访问：

ssh-p31264-L0.0.0.0:8888:localhost:8040 root@gpu-09rxs0pcu2.ssh.gpu.csdn.net

这是什么原理？

  • 将本地的8888端口映射到远程的8040端口
  • 访问本地http://localhost:8888实际上访问的是远程的VisualDL服务

在VisualDL中你可以看到：

  • 损失函数下降曲线
  • 验证指标变化趋势
  • 学习率调整情况
2.5.5 模型导出与部署

训练完成后，我们需要将训练模型导出为推理格式：

# 创建导出目录rm-rf /root/workspace/nuscenes_release_modelmkdir-p /root/workspace/nuscenes_release_model# 导出模型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

导出文件说明：

  • model.pdmodel：模型结构文件
  • model.pdiparams：模型权重文件
  • model.pdiparams.info：模型信息文件
2.5.6 运行Demo验证
python tools/demo.py /root/workspace/nuscenes/ /root/workspace/nuscenes_release_model nuscenes

Demo功能：

  • 加载测试数据
  • 使用导出的模型进行推理
  • 可视化检测结果

2.6 进阶：训练xtreme1数据集

如果你有更多时间，可以尝试更大的xtreme1数据集：

2.6.1、准备数据集
# 数据预处理（假设数据已上传到/root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/）cd/usr/local/Paddle3Drm/root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/petr_nuscenes_annotation_* -f python3 tools/create_petr_nus_infos_from_xtreme1.py /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/
2.6.2、测试精度
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/# 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/\--epochs100\--batch_size2\--log_interval10\--learning_rate 1e-4\--save_interval5\--do_eval
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