地平线 bev_cft_efficientnetb3 参考算法-v1.2.1
01 概述 在自动驾驶感知算法中 BEV 感知成为热点话题，BEV 感知可以弥补 2D 感知的缺陷构建 3D “世界”，更有利于下游任务和特征融合。 地平线集成了基于 bev 的纯视觉算法，目前已支持 ipm-based 、lss-based、 transformer-based（Geometry-guided Kernel Transfor
01 概述
在自动驾驶感知算法中 BEV 感知成为热点话题，BEV 感知可以弥补 2D 感知的缺陷构建 3D “世界”，更有利于下游任务和特征融合。
地平线集成了基于 bev 的纯视觉算法，目前已支持 ipm-based 、lss-based、 transformer-based（Geometry-guided Kernel Transformer、detr3d、petr） 的多种 bev 视觉转换方法。
本文为 camera calibration free 的 transformer-based 的 BEV 感知算法的介绍和使用说明。
该示例为参考算法，仅作为在 征程 5 上模型部署的设计参考，非量产算法
02 性能精度指标
模型配置：
性能精度表现：
注：Nuscenes 数据集官方介绍：Nuscenes
03 模型介绍
3.1 模型框架
bev_cft 模型结构图
bev_cft 使用多视图的当前帧的 6 个 RGB 图像作为输入。输出是目标的 3D Box 结果。多视角图像首先使用 2D 主干获取 2D 特征。然后投影到 3D BEV 视角。接着对 BEV feature 编码获取深层 BEV 特征。最后，接上任务特定的 head，输出检测结果。
模型主要包括以下部分：
Part1—2D Image Encoder：图像特征提取层。使用 2D 主干网络（efficientnet）和 FastSCNN 输出不同分辨率的特征图。返回最后一层–上采样至 1/128 原图大小层，用于下一步投影至 3D 坐标系中。
Part2—View transformer：采用 CFT 方式完成 img 2D 到 BEV 3D 的转换。
Part3—Bev transforms：对 BEV 特征做数据增强，仅发生在训练阶段。
Part4—3D BEV Encoder：BEV 特征提取层。
Part5—BEV Decoder：
使用 DepthwiseSeparableCenterPointHead 进行 3D 目标检测任务，检测的类别为 [“car”，“truck”，“bus”，“barrier”，“bicycle”，“pedestrian”]。
3.2 源码说明
config文件
**configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py** 为该模型的配置文件，定义了模型结构、数据集加载，和整套训练流程，所需参数的说明在算子定义中会给出。
配置文件主要内容包括：
#基础参数配置
task_name = "bev_cft_efficientnetb3_nuscenes"
batch_size_per_gpu = 2
device_ids = [0]
#bev参数配置
resize_shape = (3, 792, 1408)
data_shape = (3, 512, 1408)
grid_size = (64, 64)
# 模型结构定义
model = dict(
type="ViewFusion",
backbone=dict(
type="efficientnet",
model_type="b3",
...
),
neck=dict(
type="BiFPN",
...
),
view_transformer=dict(
type="CFTTransformer", #cft transform
...
),
bev_transforms=[...],
bev_encoder=dict(
type="BevEncoder",
...
),
bev_decoders=[
dict(
type="BevDetDecoder",
...
）
],
)
deploy_model = dict(
...
)
...
# 数据加载
data_loader = dict(
type=torch.utils.data.DataLoader,
...
)
val_data_loader = dict(...)
#不同step的训练策略配置
float_trainer=dict(...)
calibration_trainer=dict(...)
qat_trainer=dict(...)
int_infer_trainer=dict(...)
#不同step的验证
float_predictor=dict(...)
calibration_predictor=dict(...)
qat_predictor=dict(...)
int_infer_predictor=dict(...)
#编译配置
compile_cfg = dict(
march=march,
...
)
注：如果需要复现精度，config 中的训练策略最好不要修改。否则可能会有意外的训练情况出现。
img_encoder
来自 6 个 view 的 image 作为输入通过共享的 backbone（efficientnet-b3）和 neck（BiFPN）输出经过 encoder 后的 feature，feature_shape 为（6*B，C，1/128H，1/128W）。
encoder 即对多个 view 的 img_feature 做特征提取，过程见下图：
对应代码：**hat/models/backbones/efficientnet.py** hat/models/necks/bifpn.py
view_transformer
view_transformer 采用 CFT（camera free transformer）映射的方法，把图像视角的 img_features 转换到 bev_features。
BEV_shape 为[H’，W’]为[64，64]，其转换过程见下图：
cft 框架图
view_transformer 对应代码：
**hat/models/task_modules/view_fusion/cft_transformer.py的CFTTransformer**。
class CFTTransformer(ViewTransformer):
...
def forward(self, feats: Tensor, data: Tensor,...):
query_pos, key_pos, ref_h_embed, ref_h = self._position_embed(feats)
bs = feats.shape[0] // self.num_views
key_pos = key_pos.repeat(bs, 1, 1, 1)
tgt = (
self.query_embed.weight.view(
self.grid_size[0], self.grid_size[1], -1
)
.repeat(bs, 1, 1, 1)
.permute(0, 3, 1, 2)
.contiguous()
)
key_pos = self.key_pos_quant(key_pos)
feats = self.encoder(feats, pos=key_pos)
tgt = self.tgt_quant(tgt)
query_pos = self.query_pos_quant(query_pos)
ref_h_embed = self.ref_h_quant(ref_h_embed)
feats = self.decoder(
feats,
tgt=tgt,
query_pos=query_pos,
key_pos=key_pos,
ref_h_embed=ref_h_embed,
)
return feats, ref_h
根据框架图，在 view_transformer 流程中可以分为两部分：
- position-Aware Enhancement:对位置编码进行强化，对 BEV 2D 和 content 编码，并通过 PA 网络实现特征增强
- view-Aware Attention:对图像融合坐标位置编码，增强特征
position-Aware Enhancement
Step 1 : postition_embedding
该部分为 BEV 2D 坐标的编码，编码为可学习、参数可更新的**PositionEmbeddingLearned2D**。
class PositionEmbeddingLearned2D(nn.Module):
...
def forward(self, patch: Tensor) -> Tensor:
"""
Forward pass of the PositionEmbeddingLearned2D module.
Args:
patch: Input tensor.
Returns:
pos: Output tensor.
"""
hw, _ = patch.shape
hw = torch.tensor(hw)
h = w = torch.sqrt(hw).int()
i = torch.arange(h, device=patch.device)
j = torch.arange(w, device=patch.device)
x_emb = self. col_embed(i)
y_emb = self.row_embed(j)
pos = x_emb.unsqueeze(1).repeat(1, w, 1) + y_emb.unsqueeze(0).repeat(
h, 1, 1
)
return pos.permute(2, 0, 1).contiguous().unsqueeze(0)
Step 2 : reference height embedding
该步骤为对高度 reference height 的编码。根据位置编码 query_pos 来做高度的预测 ref_h ，然后对高度 ref_h 做正弦函数编码。计算公式为：
对应代码为：
def _position_embed(
self, feats: Tensor
) -> Tuple[Tensor, Tensor, Tensor, Tensor]:
...
height_range = [self.position_range[2], self.position_range[5]]
ref_h = self.ref_h_head(query_pos)
ref_h = (
ref_h.sigmoid() * (height_range[1] - height_range[0])
+ height_range[0]
)
ref_h_embed = gen_sineembed_for_position(
ref_h, height_range, self.embed_dims
)
ref_h_head 为一个输出 channel 为 1 的 mlp:
self.ref_h_head = MLP(
input_channels=embed_dims,
output_channels=1,
feedforward_channels=embed_dims,
)
**gen_sineembed_for_position实现在hat/models/task_modules/view_fusion/cft_transformer.py**。
Step 3：结合 BEV 的 content query，细化目标的 height
为了细化高度，引入 BEV 的 content 来提取目标的高度信息：
BEV 的 content 为预设的 query。num_query 为 bevsize 大小。
num_queries = self.grid_size[0] * self.grid_size[1]
self.query_embed = nn.Embedding(num_queries, self.embed_dims)
tgt = (
self.query_embed.weight.view(
self.grid_size[0], self.grid_size[1], -1
)
.repeat(bs, 1, 1, 1)
.permute(0, 3, 1, 2)
.contiguous()
)
Content query 经过 MLP 后与 Ref_h 做 mul，然后与 query_pos 做 add。代码：
class Decoder(nn.Module):
...
def forward(
self,
x: Tensor,
tgt: Tensor,
query_pos: Tensor,
key_pos: Tensor,
ref_h_embed: Tensor,
) -> Tensor:
...
for i, decoder in enumerate(self.decoders):
if i > 0:
pos_transformation = self.query_trans_pos(tgt)
ref_h_embed = self.mul.mul(ref_h_embed, pos_transformation)
ref_h_embed = ref_h_embed + query_pos
tgt = decoder(
x,
tgt=tgt,
query_pos=query_pos,
key_pos=key_pos,
ref_h_embed=ref_h_embed,
)
return tgtclass Decoder(nn.Module): ... def forward( self, x: Tensor, tgt: Tensor, query_pos: Tensor, key_pos: Tensor, ref_h_embed: Tensor, ) -> Tensor: ... for i, decoder in enumerate(self.decoders): if i > 0: pos_transformation = self.query_trans_pos(tgt) ref_h_embed = self.mul.mul(ref_h_embed, pos_transformation) ref_h_embed = ref_h_embed + query_pos tgt = decoder( x, tgt=tgt, query_pos=query_pos, key_pos=key_pos, ref_h_embed=ref_h_embed, ) return tgt
view-Aware Attention
该层对图像做 encoder。融合 position 经过一个 self-attention 模块做特征增强。
class CFTTransformer(ViewTransformer):
...
def forward(self, feats: Tensor, data: Tensor,...):
...
query_pos, key_pos, ref_h_embed, ref_h = self._position_embed(feats)
bs = feats.shape[0] // self.num_views
key_pos = key_pos.repeat(bs, 1, 1, 1)
...
key_pos = self.key_pos_quant(key_pos)
feats = self.encoder(feats, pos=key_pos)
...
其中位置编码 key_pos 的方式为：
self.pos_embedding = PositionEmbeddingLearned(
num_pos_feats=[100, 100, 56], num_pos=num_pos
)
详细实现见 PositionEmbeddingLearned。
图像的 encoder 操作为：
class Encoderlayer(nn.Module):
...
def forward(self, x: Tensor, pos: Tensor) -> Tensor:
x = self.norm1(x)
q = k = self.pos_add.add(x, pos)
tgt, _ = self.self_attns(query=q, key=k, value=x)
tgt = self.dropout1_add.add(x, self.dropout1(tgt))
tgt2 = self.norm2(tgt)
tgt2 = self.ffn(tgt2)
tgt2 = self.dropout2_add.add(tgt, self.dropout2(tgt2))
return tgt2
在公版中，为了减少计算量和内存消耗，在 Decoder 的自注意力计算中做了分组的 Attention，在做 J5 部署时该部分会用到大量的 slice，IO 操作导致带宽资源紧张，因此，地平线版本未做 part attention。
class Decoder(nn.Module):
...
def forward(
self,
x: Tensor,
tgt: Tensor,
query_pos: Tensor,
key_pos: Tensor,
ref_h_embed: Tensor,
) -> Tensor:
for i, decoder in enumerate(self.decoders):
if i > 0:
pos_transformation = self.query_trans_pos(tgt)
ref_h_embed = self.mul.mul(ref_h_embed, pos_transformation)
ref_h_embed = ref_h_embed + query_pos
tgt = decoder(
x,
tgt=tgt,
query_pos=query_pos,
key_pos=key_pos,
ref_h_embed=ref_h_embed,
)
return tgt
decoder 为 cross-attention 操作，num_layers 为 2：
class Decoderlayer(nn.Module):
...
def forward(
self,
feat: Tensor,
tgt: Tensor,
query_pos: Tensor,
key_pos: Tensor,
ref_h_embed: Tensor,
):
n, c, h, w = feat.shape
bs = n // self.num_views
feat = feat.view(-1, self.num_views, c, h, w)
key_pos = key_pos.view(-1, self.num_views, c, h, w)
feat = feat.permute(0, 2, 1, 3, 4).contiguous().view(bs, c, -1, w)
key_pos = (
key_pos.permute(0, 2, 1, 3, 4).contiguous().view(bs, c, -1, w)
)
query = self.Qadd.add(tgt, query_pos)
query = self.Qadd2.add(query, ref_h_embed)
key = self.Kadd.add(feat, key_pos)
tgt2, _ = self.cross_attns(query=query, key=key, value=feat)
tgt = self.dropout1_add.add(tgt, self.dropout1(tgt2))
tgt = self.norm1(tgt)
tgt2 = self.ffn(tgt)
tgt = self.dropout2_add.add(tgt, self.dropout2(tgt2))
tgt = self.norm2(tgt)
return tgt
bev_head
检测为多 task 检测，主要分为：
tasks = [
dict(
name="bbos",
num_class=10,
class_names=[
"car",
"truck",
"construction_vehicle",
"bus",
"trailer",
"barrier",
"motorcycle",
"bicycle",
"pedestrian",
"traffic_cone",
],
)
]
在 nuscenes 数据集中，目标的类别一共被分为了 6 个大类，网络给每一个类都分配了一个 head，装在 headlist 中，而每个 head 内部都为预测的参数。
bev_det 的 head 为**DepthwiseSeparableCenterPointHead**
对应代码：**hat/models/task_modules/centerpoint/head.py**
class DepthwiseSeparableCenterPointHead(CenterPointHead):
def _make_conv(
self,
...
):
pw_norm_layer = nn.BatchNorm2d(in_channels, **self.bn_kwargs)
pw_act_layer = nn.ReLU(inplace=True)
return SeparableConvModule2d(
in_channels=in_channels,
...
)
def _make_task(self, **kwargs):
return DepthwiseSeparableTaskHead(**kwargs)
class CenterPointHead(nn.Module):
def __init__(self,...):
self.shared_conv = nn.Sequential(
*(
self._make_conv(
in_channels=in_channels if i == 0 else share_conv_channels,
...
)
for i in range(share_conv_num)
)
)
#head module
for num_cls in num_classes:
heads = copy.deepcopy(common_heads)
heads.update({"heatmap": (num_cls, num_heatmap_convs)})
task_head = self._make_task(
...,
)
self.task_heads.append(task_head)
def forward(self, feats):
rets = []
feats = feats[0]
feats = self.shared_conv(feats)
for task in self.task_heads:
rets.append(task(feats))
forward 时，经过共享的 SeparableConv 后，将 feature 再分别传入 task_heads 做 task_pred。
在**hat/models/task_modules/centerpoint/head.py**的 TaskHead 对不同的 task 定义 conv_layers：
class DepthwiseSeparableTaskHead(TaskHead):
def _make_conv(
self,
in_channels,
...
):
return SeparableConvModule2d(
in_channels=in_channels,
...
)
class TaskHead(nn.Module):
def __init__(...):
...
for head in self.heads:
classes, num_conv = self.heads[head]
...
#head_conv
for _ in range(num_conv - 1):
conv_layers.append(
self._make_conv(
...
)
)
c_in = head_conv_channels
#cls_layer
conv_layers.append(
ConvModule2d(
in_channels=head_conv_channels,
out_channels=classes,
...
)
)
conv_layers = nn.Sequential(*conv_layers)
def forward(self, x):
ret_dict = {}
for head in self.heads:
ret_dict[head] = self.dequant(self.__getattr__(head)(x))
return ret_dict
bev_decoder
在检测任务中使用 CenterPointDecoder，具体实现流程见下图：
对应代码：**hat/models/task_modules/centerpoint/decoder.py**
04 浮点模型训练
4.1 Before Start
4.1.1 发布物及环境部署***
Step 1：获取发布物
下载 OE 包：
**horizon_j5_open_explorer_v$version$.tar.gz**，获取方式见地平线开发者社区 OpenExplorer 算法工具链 版本发布
Step 2：解压发布包
tar -xzvf horizon_j5_open_explorer_v$version$.tar.gz
解压后文件结构如下：
|-- bsp
|-- ddk
| |-- package
| `-- samples
| |-- ai_benchmark
| |-- ai_forward_view_sample
| |-- ai_toolchain
| | |-- ...
| | |-- horizon_model_train_sample
| | `-- model_zoo
| |-- model_zoo
| `-- vdsp_rpc_sample
|-- README-CN
|-- README-EN
|-- resolve_all.sh
`-- run_docker.sh
其中**horizon_model_train_sample为**参考算法模块，包含以下模块：
|-- horizon_model_train_sample #参考算法示例
| |-- plugin_basic #qat 基础示例
| `-- scripts #模型配置文件、运行脚本
Step 3：拉取 docker 环境
docker pull openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_20_j5_gpu:v$version$
#启动容器，具体参数可根据实际需求配置
#-v 用于将本地的路径挂载到 docker 路径下
nvidia-docker run -it --shm-size="15g" -v `pwd`:/WORKSPACE openexplorer/ai_toolchain_ubuntu_20_j5_gpu:v$version$
4.1.2 数据集准备***
4.1.2.1 数据集下载
进入nuscenes 官网，根据提示完成账户的注册，下载 Full dataset（v1.0）、CAN bus expansion 和 Map expansion（v1.3）这三个项目下的文件。下载后的压缩文件为：
|-- nuScenes-map-expansion-v1.3.zip
|-- can_bus.zip
|-- v1.0-mini.tar
|-- v1.0-trainval01_blobs.tar
|-- ...
|-- v1.0-trainval10_blobs.tar
`-- v1.0-trainval_meta.tar
Full dataset（v1.0）包含多个子数据集，如果不需要进行 v1.0-trainval 数据集的浮点训练和精度验证，可以只下载 v1.0-mini 数据集进行小场景的训练和验证。
将下载完成的 v1.0-trainval01_blobs.tar～v1.0-trainval10_blobs.tar、v1.0-trainval_meta.tar 和 can_bus.zip 进行解压，解压后的目录如下所示：
|--nuscenes
|-- can_bus #can_bus.zip解压后的目录
|-- samples #v1.0-trainvalXX_blobs.tar解压后的目录
| |-- CAM_BACK
| |-- ...
| |-- CAM_FRONT_RIGHT
| |-- ...
| `-- RADAR_FRONT_RIGHT
|-- sweeps
| |-- CAM_BACK
| |-- ...
| |-- CAM_FRONT_RIGHT
| |-- ...
| `-- RADAR_FRONT_RIGHT
|-- v1.0-trainval #v1.0-trainval_meta.tar解压后的数据
|-- attribute.json
| ...
`-- visibility.json
4.1.2.2 数据集打包***
进入 horizon_model_train_sample/scripts 目录，使用以下命令将训练数据集和验证数据集打包，格式为 lmdb:
#pack train_Set
python3 tools/datasets/nuscenes_packer.py --src-data-dir /WORKSPACE/nuscenes/ --pack-type lmdb --target-data-dir /WORKSPACE/tmp_data/nuscenes/v1.0-trainval --version v1.0-trainval --split-name train
#pack val_Set
python3 tools/datasets/nuscenes_packer.py --src-data-dir /WORKSPACE/nuscenes/ --pack-type lmdb --target-data-dir /WORKSPACE/tmp_data/nuscenes/v1.0-trainval --version v1.0-trainval --split-name val
–src-data-dir 为解压后的 nuscenes 数据集目录；–target-data-dir 为打包后数据集的存储目录；
–version 选项为[“v1.0-trainval”， “v1.0-test”， “v1.0-mini”]，如果进行全量训练和验证设置为 v1.0-trainval，如果仅想了解模型的训练和验证过程，则可以使用 v1.0-mini 数据集；
v1.0-test 数据集仅为测试场景，未提供注释。
全量的 nuscenes 数据集较大，打包时间较长。每打包完 100 张会在终端有打印提示，其中 train 打包约 28100 张，val 打包约 6000 张。
数据集打包命令执行完毕后会在**target-data-dir下生成train_lmdb和val_lmdb，train_lmdb和val_lmdb就是打包之后的训练数据集和验证数据集为 config 中的data_rootdir**。
|-- tmp_data
| |-- nuscenes
| | |-- v1.0-trainval
| | | |-- train_lmdb #打包后的train数据集
| | | | |-- data.mdb
| | | | `-- lock.mdb
| | | `-- val_lmdb #打包后的val数据集
| | | | |-- data.mdb
| | | | `-- lock.mdb
4.1.2.3 meta 文件夹构建
在**tmp_data/nuscenes** 下创建 meta 文件夹，将**v1.0-trainval_meta.tar压缩包解压至 meta，得到meta/maps文件夹，再将nuScenes-map-expansion-v1.3.zip压缩包解压至meta/maps**文件夹下，解压后的目录结构为：
|-- tmp_data
| |-- nuscenes
| | |-- meta
| | | |-- maps #nuScenes-map-expansion-v1.3.zip解压后的目录
| | | | |-- 36092f0b03a857c6a3403e25b4b7aab3.png
| | | | |-- ...
| | | | |-- 93406b464a165eaba6d9de76ca09f5da.png
| | | | |-- prediction
| | | | |-- basemap
| | | | |-- expansion
| | | |-- v1.0-trainval #v1.0-trainval_meta.tar解压后的目录
| | | |-- attribute.json
| | | ...
| | | |-- visibility.json
| | `-- v1.0-trainval
| | | |-- train_lmdb #打包后的train数据集
| | | `-- val_lmdb #打包后的val数据集
4.1.3 config 配置
在进行模型训练和验证之前，需要对 configs 文件中的部分参数进行配置，一般情况下，我们需要配置以下参数：
- device_ids、batch_size_per_gpu：根据实际硬件配置进行 device_ids 和每个 gpu 的 batchsize 的配置；
- ckpt_dir:浮点、calib、量化训练的权重路径配置，权重下载链接在 config 文件夹下的 README 中；
- data_rootdir：2.1.2.2 中打包的数据集路径配置；
- meta_rootdir ：2.1.2.3 中创建的 meta 文件夹的路径配置；
- float_trainer 下的 checkpoint_path：浮点训练时 backbone 的预训练权重所在路径，可以使用 README 的# Backbone Pretrained ckpt 中 ckpt download 提供的 float-checkpoint-best.pth.tar 权重文件。
4.2 浮点模型训练
config 文件中的参数配置完成后，使用以下命令训练浮点模型：
python3 tools/train.py --config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py --stage float
float 训练后模型 ckpt 的保存路径为 config 配置的 ckpt_callback 中 save_dir 的值，默认为 ckpt_dir。
4.3 浮点模型精度验证
浮点模型训练完成以后，可以使用以下命令验证已经训练好的浮点模型精度：
python3 tools/predict.py --config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py --stage float
验证完成后，会在终端打印浮点模型在验证集上检测精度，如下所示：
Per-class results:
Object Class AP ATE ASE AOE AVE AAE
car 0.458 0.552 0.157 0.188 1.263 0.230
...
2023-12-19 17:47:02,796 INFO [nuscenes_metric.py:349] Node[0] NDS: 0.3280, mAP:0.2481
...
2023-06-06 18:24:10,513 INFO [mean_iou.py:170] Node[0] ~~~~ MeanIOU Summary metrics ~~~~
car_AP: [0.5]:0.1182 [1.0]:0.3794 [2.0]:0.6097 [4.0]:0.7232
...
2023-12-19 17:47:03,046 INFO [metric_updater.py:360] Node[0] Epoch[0] Validation bev_cft_efficientnetb3_nuscenes: NDS[0.3280]
2023-12-19 17:47:03,058 INFO [logger.py:176] Node[0] ==================================================END PREDICT==================================================
2023-12-19 17:47:03,058 INFO [logger.py:176] Node[0] ==================================================END FLOAT PREDICT==================================================
05 模型量化和编译
完成浮点训练后，还需要进行量化训练和编译，才能将定点模型部署到板端。地平线对该模型的量化采用 horizon_plugin 框架，经过 Calibration+QAT 量化训练后，使用**compile的工具将量化模型编译成可以上板运行的hbm**文件。
5.1 Calibration
模型完成浮点训练后，便可进行 Calibration。calibration 在 forward 过程中通过统计各处的数据分布情况，从而计算出合理的量化参数。通过运行下面的脚本就可以开启模型的 Calibration 过程：
python3 tools/train.py --config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py --stage calibration
5.2 Calibration 模型精度验证
Calibration 完成以后，可以使用以下命令验证经过 calib 后模型的精度：
python3 tools/predict.py --config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py --stage calibration
验证完成后，会在终端输出 calib 模型在验证集上检测精度，格式见 2.3。
5.3 量化模型训练
Calibration 完成后，就可以加载 calib 权重开启模型的量化训练。量化训练其实是在浮点训练基础上的 finetue，具体配置信息在 config 的 qat_trainer 中定义。
量化训练的时候，初始学习率设置为浮点训练的十分之一，训练的 epoch 次数也大大减少。和浮点训练的方式一样，将 checkpoint_path 指定为训好的 calibration 权重路径。
通过运行下面的脚本就可以开启模型的 qat 训练：
python3 tools/predict.py --config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py --stage qat
5.4 量化模型精度验证
Calibration 完成以后，可以使用以下命令验证经过 calib 后模型的精度：
#qat模型精度验证python3 tools/predict.py --stage qat--config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py
验证完成后，会在终端输出 calib 模型在验证集上检测精度，格式见 2.3。
5.5 量化模型精度验证
指定 calibration-checkpoint 后，通过运行以下命令进行量化模型的精度验证：
python3 tools/predict.py --config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py --stage int_infer
qat 模型的精度验证对象为插入伪量化节点后的模型（float32）；quantize 模型的精度验证对象为定点模型（int8），验证的精度是最终的 int8 模型的真正精度，这两个精度应该是十分接近的。
5.6 仿真上板精度验证
除了上述模型验证之外，我们还提供和上板完全一致的精度验证方法，可以通过下面的方式完成：
python3 tools/align_bpu_validation.py --config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py
5.7 量化模型编译
在量化训练完成之后，可以使用**compile_perf.py脚本将量化模型编译成可以板端运行的hbm**模型，同时该工具也能预估在 BPU 上的运行性能，compile_perf 脚本使用方式如下：
python3 tools/compile_perf.py --config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py --out-dir ./ --opt 3
opt 为优化等级，取值范围为 0～3，数字越大优化等级越高，编译时间更长，但部署性能更好。compile_perf 脚本将生成。html 文件和。hbm 文件（compile 文件目录下），。html 文件为 BPU 上的运行性能，。hbm 文件为上板实测文件。
运行后，ckpt_dir 的 compile 目录下会产出以下文件。
|-- compile
| |-- .html #模型在bpu上的静态性能数据
| |-- .json
| |-- model.hbm #板端部署的模型
| |-- model.hbir #编译过程的中间文件
`-- model.pt #模型的pt文件
06 其他工具
6.1 结果可视化
如果你希望可以看到训练出来的模型对于单帧的检测效果，我们的 tools 文件夹下面同样提供了预测及可视化的脚本，你只需要运行以下脚本即可：
python3 tools/infer.py --config configs/bev/bev_cft_efficientnetb3_nuscenes.py --save-path ./
可视化结果将会在 save-path 路径下输出。
07 板端部署
7.1 上板性能实测
使用**hrt_model_exec perf工具将生成的。hbm 文件上板做 BPU 性能 FPS 实测，hrt_model_exec perf**参数如下：
hrt_model_exec perf --model_file {model}.hbm \
--thread_num 8 \
--frame_count 2000 \
--core_id 0 \
--profile_path '.'
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