PETRV2-BEV模型训练：如何解决类别不平衡问题
1. 引言
在自动驾驶感知系统中，基于视觉的3D目标检测技术近年来取得了显著进展。PETRv2-BEV（Perspective Transformer v2 - Bird's Eye View）作为一种先进的端到端检测框架，能够直接从多视角图像生成BEV空间中的3D边界框，具有高精度和强泛化能力。然而，在实际训练过程中，一个普遍存在的挑战是类别不平衡问题——某些类别（如车辆、行人）样本丰富，而其他类别（如拖车、施工车辆、锥桶）则严重稀缺。
这种数据分布不均会导致模型偏向于多数类，对稀有类别的检测性能显著下降。本文将围绕PETRv2-BEV模型的训练流程，重点探讨在使用Paddle3D框架和星图AI算力平台进行训练时，如何识别并有效缓解类别不平衡带来的负面影响，提升整体检测性能与鲁棒性。
2. 环境准备与基础训练流程
2.1 进入Paddle3D Conda环境
为确保依赖版本兼容，首先激活预配置的paddle3d_env环境：
conda activate paddle3d_env该环境已集成PaddlePaddle深度学习框架及Paddle3D库，支持PETR系列模型的完整训练、评估与部署流程。
2.2 下载预训练权重
采用官方提供的在nuScenes全集上预训练的权重作为初始化参数，有助于加速收敛并提升小数据集上的表现：
wget -O /root/workspace/model.pdparams https://paddle3d.bj.bcebos.com/models/petr/petrv2_vovnet_gridmask_p4_800x320/model.pdparams此权重基于VoVNet主干网络，并应用了GridMask数据增强策略，具备良好的特征提取能力。
2.3 获取nuScenes v1.0-mini数据集
nuScenes v1.0-mini是完整数据集的一个子集，包含40个场景（340帧训练+60帧验证），适用于快速实验验证：
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解压后需组织成标准目录结构，便于后续信息文件生成。
3. 数据处理与初步评估
3.1 生成标注信息文件
Paddle3D要求将原始nuScenes数据转换为内部格式的.pkl标注文件。执行以下命令生成mini_val模式下的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该脚本会解析JSON标注，提取关键字段（如实例ID、类别、位姿、传感器外参等），构建用于训练的数据索引。
3.2 初始模型精度评估
加载预训练模型在mini-val集上进行推理，获取基准性能指标：
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 NDS: 0.2878 Per-class results: Object Class AP ATE ASE AOE AVE AAE car 0.446 truck 0.381 bus 0.407 trailer 0.000 construction_vehicle 0.000 pedestrian 0.378 motorcycle 0.356 bicycle 0.063 traffic_cone 0.637 barrier 0.000核心观察：尽管car、pedestrian等常见类AP较高，但trailer、construction_vehicle、barrier等类别AP为0，表明模型完全无法检测这些稀有对象，存在严重的类别不平衡偏差。
4. 类别不平衡问题分析
4.1 不平衡现象量化
通过统计nuScenes v1.0-mini中各类别的实例数量，可直观看出分布差异：
| 类别 | 实例数（约） |
|---|---|
| car | 1,800+ |
| pedestrian | 600+ |
| bicycle | 150 |
| trailer | <10 |
| construction_vehicle | <5 |
| barrier | ~20 |
| traffic_cone | ~50 |
可见，部分类别样本极少，导致模型在训练中几乎“见不到”这些对象，难以学习其特征表示。
4.2 影响机制剖析
类别不平衡主要通过以下方式影响训练过程：
- 梯度主导效应：损失函数由大量样本主导，稀有类梯度贡献微弱，更新方向偏移。
- 分类头偏置：分类子网络倾向于输出高置信度给高频类别，形成先验偏置。
- 难例挖掘失效：常规采样策略下，难负样本多来自常见类，忽略稀有类正样本的学习需求。
这解释了为何trailer和barrier的AP为0，即使它们在验证集中存在。
5. 缓解策略与训练优化
5.1 损失函数改进：Focal Loss替代CE Loss
标准交叉熵损失对所有样本一视同仁，不利于稀有类学习。引入Focal Loss可自动降低易分样本权重，聚焦于难例与稀有类：
# 修改配置文件中的loss设置 bbox_loss: type: QualityFocalLoss use_sigmoid: True beta: 2.0 reduction: meanFocal Loss公式： $$ FL(p_t) = -\alpha_t (1 - p_t)^\gamma \log(p_t) $$
其中 $\alpha_t$ 可设为类别加权系数，$\gamma$ 控制难易样本关注度。
5.2 类别重加权（Class-balanced Weighting）
根据有效样本数计算每个类别的权重因子。采用Effective Number of Samples方法：
$$ w_c = \frac{1 - \beta}{1 - \beta^{n_c}}, \quad \beta \in (0,1) $$
在Paddle3D中可通过自定义class_weight传入分类损失函数，提升稀有类损失占比。
5.3 数据增强策略强化稀有类
针对极少数类别（如barrier、trailer），实施针对性增强：
- 复制粘贴增强（Copy-Paste Augmentation）：从原图中裁剪稀有物体并随机粘贴至新位置。
- MixUp/CutMix扩展：跨样本融合，增加稀有类上下文多样性。
- 语义保持变换：旋转、缩放、颜色扰动，提升鲁棒性而不改变语义。
可在transforms配置中启用相关模块。
5.4 训练参数调优
调整学习率与优化器策略以适应不平衡数据：
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 \ --lr_scheduler CosineAnnealing \ --weight_decay 1e-4 \ --save_interval 5 \ --do_eval建议使用余弦退火学习率调度，配合较小初始学习率（1e-5 ~ 5e-5），避免早期过拟合主导类。
6. 可视化与监控
6.1 使用VisualDL监控训练过程
启动可视化工具查看Loss、mAP、各类别AP变化趋势：
visualdl --logdir ./output/ --host 0.0.0.0通过SSH端口转发访问远程界面：
ssh -p 31264 -L 0.0.0.0:8888:localhost:8040 root@gpu-09rxs0pcu2.ssh.gpu.csdn.net重点关注：
- 总Loss是否平稳下降
- mAP与NDS是否持续上升
- 稀有类（如trailer、barrier）的AP是否有改善
6.2 分析Loss曲线
若分类Loss下降缓慢或震荡剧烈，可能说明：
- 学习率过高
- 类别不平衡仍未缓解
- 数据噪声较大
建议结合Grad-CAM等可视化手段检查特征响应区域是否合理。
7. 模型导出与推理验证
7.1 导出静态图模型
训练完成后，将动态图模型导出为Paddle Inference格式，便于部署：
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：
inference.pdmodel：网络结构inference.pdiparams：权重参数deploy.yaml：部署配置
7.2 运行DEMO验证效果
执行推理脚本查看可视化结果：
python tools/demo.py /root/workspace/nuscenes/ /root/workspace/nuscenes_release_model nuscenes观察BEV视图中各物体的预测框是否准确覆盖真实实例，特别关注此前AP为0的类别是否已有检出。
8. 扩展训练：XTREME1数据集（可选）
8.1 准备XTREME1数据集
XTREME1是一个更具挑战性的长尾分布数据集，进一步放大类别不平衡问题：
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/8.2 评估与训练
初始评估显示mAP为0.0000，说明预训练模型完全不适应新域：
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/此时更需依赖上述类别平衡策略进行微调：
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 \ --learning_rate 5e-5 \ --do_eval \ --save_interval 58.3 导出与运行DEMO
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 python tools/demo.py /root/workspace/xtreme1_nuscenes_data/ /root/workspace/xtreme1_release_model xtreme19. 总结
本文系统介绍了在星图AI算力平台上训练PETRv2-BEV模型的全流程，并聚焦于解决nuScenes及XTREME1数据集中突出的类别不平衡问题。通过以下关键措施可显著提升稀有类检测性能：
- 采用Focal Loss替代交叉熵，自动聚焦难例与稀有类；
- 引入类别重加权机制，依据样本频率动态调整损失权重；
- 实施针对性数据增强（如Copy-Paste），人工扩充稀有类样本；
- 合理设置训练超参，避免过快收敛至多数类偏好；
- 全程监控各类别AP变化，及时调整策略。
最终，结合Paddle3D提供的完整工具链，实现了从环境搭建、数据处理、模型训练到部署验证的闭环开发。对于实际自动驾驶项目，应持续关注长尾类别的性能表现，结合在线难例挖掘与增量学习策略，不断提升系统的安全边界。
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