BEV模型部署全栈教程（3D检测+车道线+Occ）

BEV模型部署全栈教程（3D检测+车道线+Occ）
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一、BEV模型部署的总体流程‌
‌1、网络结构梳理‌：首先需要了解网络的结构，包括代码、网络流程图和模块大致梳理。
‌2、模型导出‌：将模型从PyTorch导出为‌ONNX格式，再进一步转换为TensorRT格式。
‌3、优化‌：进行FP16优化、‌cuda-graph优化、INT8量化优化、ONNX模型层面优化和Pipeline优化。
‌4、二次优化‌：根据结果进行二次优化，包括模型内深度优化。

二、BEV模型部署的优化方法
1、‌FP16优化‌：使用半精度浮点数进行计算，减少内存使用并加速计算。
2、‌cuda-graph优化‌：利用CUDA-graph技术，通过预编译的GPU执行计划来加速模型的推理速度。
3、‌INT8量化优化‌：将模型的权重和激活值量化到8位整数，减少模型的体积并加速推理。
‌4、ONNX模型层面优化‌：对ONNX模型进行进一步的优化，以提高执行效率和减少资源消耗。
‌5、Pipeline优化‌：通过流水线技术，将模型的不同部分并行处理，提高整体处理速度。

三、目前最火最常用的视觉BEV模型是哪一个？

目前最火和常用的视觉BEV（Bird's Eye View）模型之一是BEVDet。这个模型特别受到关注，尤其是在自动驾驶领域，因为它直接在BEV空间中进行目标检测，能够有效整合来自多个摄像头的视觉信息，实现对环境的3D理解。BEVDet因其在车辆环视视频中的应用和能输出目标的3D检测框而广受好评，适用于需要精确空间感知的场景。

除了BEVDet，还有其他一些流行的BEV相关算法如DETR3D、BEVFormer、BEVDet4D、PETR和BEVDepth等，它们各自在不同的应用场景和性能指标上有其独特优势，但BEVDet以其实际应用中的表现和广泛的接纳度，可以视为当前一个亮点。不过，具体哪个模型最火或最常用可能还会随时间、最新研究进展及实际应用需求的变化而变化，因此持续关注最新的研究成果和行业动态是很重要的。

BEV即鸟瞰图视角，是自动驾驶跨摄像头和多模态融合背景下的一种视角表达形式。

它的核心思想是将传统自动驾驶2D图像视角加测距的感知方式，转换为在鸟瞰图视角下的3D感知。从实现任务来说，BEV的核心是将2D图像作为输入，最终输出一个3D的框架，在这个过程中，如何将不同传感器的特征实现最优表达是难点。

目前行业有两种常见的方式，一种是正向思维，采用自底向上、从2D到3D的方式，先在2D视角去每个像素的深度，再通过内外参投影到BEV空间，通过多视角的融合生成BEV特征，但对深度的估计一直都是难点。

另一种方法是逆向思维，采用自顶向下、从3D到2D的方式，先在BEV空间初始化特征，在通过多层Transformer与每个图像特征进行交互融合，最终再得到BEV特征。因为Transformer的存在，使得“逆向思维”成为了可能。

Transformer是一种基于注意力机制的神经网络模型，由谷歌在2017年提出。与传统神经网络RNN和CNN不同，Transformer不会按照串行顺序来处理数据，而是通过注意力机制，去挖掘序列中不同元素的联系及相关性，这种机制使得Transformer可以适应不同长度和不同结构的输入。