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BEVFusion迁移到自定义传感器配置指南
🎯 目标配置
nuScenes配置 (原始)
LiDAR: 1个32线旋转式LiDAR
Camera: 6个环视相机
- Front (前)
- Front Left (左前)
- Front Right (右前)
- Back (后)
- Back Left (左后)
- Back Right (右后)
您的配置 (目标)
LiDAR: 1个80线360度激光雷达 ✅ 更高分辨率
Camera: 4路相机
- Front Wide (前视广角)
- Front Tele (前视长焦) ← 新增
- Front Left (左前)
- Front Right (右前)
关键差异:
- ✅ LiDAR升级：32线→80线（点云密度更高）
- ⚠️ 相机减少：6个→4个（减少后向覆盖）
- ⚠️ 新增长焦：需要特殊处理
📋 迁移步骤总览
步骤1: 数据格式转换 → 转为mmdet3d格式
步骤2: 标定参数处理 → 相机内外参、LiDAR标定
步骤3: 数据集类定义 → 自定义Dataset
步骤4: 配置文件修改 → 适配4相机+80线LiDAR
步骤5: Pipeline调整 → 数据增强和预处理
步骤6: 训练和调优 → 开始训练
步骤1: 数据格式转换
1.1 原始数据组织
建议的目录结构：
data/custom_dataset/
├── lidar/ LiDAR点云数据
│ ├── scene_001/
│ │ ├── 000000.bin (N, 4) 格式：x,y,z,intensity
│ │ ├── 000001.bin
│ │ └── ...
│ └── scene_002/
│ └── ...
├── camera/ 相机图片
│ ├── scene_001/
│ │ ├── front_wide/
│ │ │ ├── 000000.jpg
│ │ │ └── ...
│ │ ├── front_tele/
│ │ │ └── ...
│ │ ├── front_left/
│ │ │ └── ...
│ │ └── front_right/
│ │ └── ...
├── calibration/ 标定数据
│ ├── scene_001_calib.json
│ └── ...
├── annotations/ 标注数据
│ ├── scene_001_anno.json 3D框标注
│ └── scene_001_seg.png BEV分割标注
└── splits/ 数据集划分
├── train.txt
├── val.txt
└── test.txt
1.2 标定文件格式
{
"scene_id": "scene_001",
"timestamp": 1634567890,
"lidar_to_ego": {
"translation": [0.0, 0.0, 1.8],
"rotation": [1.0, 0.0, 0.0, 0.0]
},
"cameras": {
"front_wide": {
"intrinsic": [
[fx, 0, cx],
[0, fy, cy],
[0, 0, 1]
],
"extrinsic": {
"translation": [1.5, 0.0, 1.5],
"rotation": [1.0, 0.0, 0.0, 0.0]
},
"distortion": [k1, k2, p1, p2, k3],
"image_size": [1920, 1080]
},
"front_tele": {
"intrinsic": [
[fx_tele, 0, cx_tele],
[0, fy_tele, cy_tele],
[0, 0, 1]
],
"extrinsic": {
"translation": [1.5, 0.0, 1.5],
"rotation": [1.0, 0.0, 0.0, 0.0]
},
"distortion": [...],
"image_size": [1920, 1080],
"fov": 30.0
},
"front_left": {...},
"front_right": {...}
},
"annotations": {
"boxes_3d": [
{
"center": [x, y, z],
"size": [w, l, h],
"rotation": yaw,
"velocity": [vx, vy],
"class": "car",
"track_id": 1
},
...
],
"segmentation": {
"file": "annotations/scene_001_seg.png",
"classes": {
"0": "background",
"1": "drivable_area",
"2": "lane",
...
}
}
}
}
1.3 数据转换脚本
# tools/data_converter/custom_to_mmdet3d.py
import numpy as np
import pickle
import json
from pathlib import Path
def convert_custom_to_mmdet3d(data_root, output_dir):
"""
将自定义数据集转换为mmdet3d格式
"""
data_infos = []
# 读取数据列表
scenes = sorted(Path(data_root).glob('*/'))
for scene_dir in scenes:
# 加载标定
calib = load_calibration(scene_dir / 'calibration.json')
# 遍历帧
lidar_files = sorted((scene_dir / 'lidar').glob('*.bin'))
for frame_idx, lidar_file in enumerate(lidar_files):
timestamp = int(lidar_file.stem)
# 构建info字典
info = {
'lidar_path': str(lidar_file),
'token': f"{scene_dir.name}_{timestamp}",
'timestamp': timestamp,
# 相机信息（4个相机）
'cams': {
'FRONT_WIDE': {
'data_path': str(scene_dir / f'camera/front_wide/{timestamp:06d}.jpg'),
'type': 'camera',
'sample_data_token': f'cam_front_wide_{timestamp}',
'sensor2ego_translation': calib['cameras']['front_wide']['translation'],
'sensor2ego_rotation': calib['cameras']['front_wide']['rotation'],
'ego2global_translation': [0, 0, 0],
'ego2global_rotation': [1, 0, 0, 0],
'timestamp': timestamp,
'camera_intrinsic': calib['cameras']['front_wide']['intrinsic'],
'width': 1920,
'height': 1080,
},
'FRONT_TELE': {
'data_path': str(scene_dir / f'camera/front_tele/{timestamp:06d}.jpg'),
'type': 'camera',
'sample_data_token': f'cam_front_tele_{timestamp}',
'sensor2ego_translation': calib['cameras']['front_tele']['translation'],
'sensor2ego_rotation': calib['cameras']['front_tele']['rotation'],
'ego2global_translation': [0, 0, 0],
'ego2global_rotation': [1, 0, 0, 0],
'timestamp': timestamp,
'camera_intrinsic': calib['cameras']['front_tele']['intrinsic'],
'width': 1920,
'height': 1080,
'is_tele': True, # 标记为长焦相机
},
'FRONT_LEFT': {...},
'FRONT_RIGHT': {...},
},
# LiDAR信息
'lidar2ego_translation': calib['lidar_to_ego']['translation'],
'lidar2ego_rotation': calib['lidar_to_ego']['rotation'],
'ego2global_translation': [0, 0, 0],
'ego2global_rotation': [1, 0, 0, 0],
# 标注信息
'gt_boxes': load_annotations(scene_dir / f'annotations/{timestamp:06d}.json'),
'gt_names': [...],
'gt_velocity': [...],
'num_lidar_pts': [...],
'num_radar_pts': [0] * len(gt_boxes), # 无radar
'valid_flag': [True] * len(gt_boxes),
}
data_infos.append(info)
# 保存为pkl文件
output_file = Path(output_dir) / 'custom_infos_train.pkl'
with open(output_file, 'wb') as f:
pickle.dump(data_infos, f)
print(f"转换完成！生成{len(data_infos)}个样本")
print(f"保存到: {output_file}")
return data_infos
def load_calibration(calib_file):
"""加载标定文件"""
with open(calib_file, 'r') as f:
calib = json.load(f)
return calib
def load_annotations(anno_file):
"""加载3D框标注"""
with open(anno_file, 'r') as f:
anno = json.load(f)
boxes = []
for obj in anno['objects']:
box = np.array([
obj['center'][0],
obj['center'][1],
obj['center'][2],
obj['size'][0], # w
obj['size'][1], # l
obj['size'][2], # h
obj['rotation'],
])
boxes.append(box)
return np.array(boxes)
# 使用方法
if __name__ == '__main__':
convert_custom_to_mmdet3d(
data_root='data/custom_dataset',
output_dir='data/custom_dataset'
)
步骤2: 自定义Dataset类
# mmdet3d/datasets/custom_dataset.py
from .nuscenes_dataset import NuScenesDataset
from mmdet.datasets import DATASETS
@DATASETS.register_module()
class CustomDataset(NuScenesDataset):
"""自定义数据集（4相机+80线LiDAR）"""
# 定义类别（根据您的标注）
CLASSES = (
'car', 'truck', 'bus', 'motorcycle', 'bicycle',
'pedestrian', 'traffic_cone', 'barrier'
)
# 相机名称（4个相机）
CAM_SENSORS = [
'FRONT_WIDE', # 前视广角
'FRONT_TELE', # 前视长焦
'FRONT_LEFT', # 左前
'FRONT_RIGHT', # 右前
]
def __init__(
self,
ann_file,
pipeline=None,
dataset_root=None,
object_classes=None,
map_classes=None,
modality=None,
box_type_3d='LiDAR',
filter_empty_gt=True,
test_mode=False,
**kwargs
):
# 设置相机数量
self.num_cams = 4 # 修改为4（原来是6）
super().__init__(
ann_file=ann_file,
pipeline=pipeline,
dataset_root=dataset_root,
object_classes=object_classes,
map_classes=map_classes,
modality=modality,
box_type_3d=box_type_3d,
filter_empty_gt=filter_empty_gt,
test_mode=test_mode,
**kwargs
)
def get_data_info(self, index):
"""获取数据信息"""
info = self.data_infos[index]
# 准备相机数据（4个相机）
image_paths = []
lidar2img_rts = []
lidar2cam_rts = []
cam_intrinsics = []
for cam_name in self.CAM_SENSORS:
cam_info = info['cams'][cam_name]
# 图片路径
image_paths.append(cam_info['data_path'])
# 计算变换矩阵
lidar2cam_r, lidar2cam_t = self.get_lidar2cam(info, cam_name)
lidar2cam_rt = np.eye(4)
lidar2cam_rt[:3, :3] = lidar2cam_r
lidar2cam_rt[:3, 3] = lidar2cam_t
# 相机内参
intrinsic = np.array(cam_info['camera_intrinsic'])
viewpad = np.eye(4)
viewpad[:intrinsic.shape[0], :intrinsic.shape[1]] = intrinsic
# lidar2img变换
lidar2img_rt = viewpad @ lidar2cam_rt
lidar2img_rts.append(lidar2img_rt)
lidar2cam_rts.append(lidar2cam_rt)
cam_intrinsics.append(viewpad)
# 构建输入字典
input_dict = {
'sample_idx': index,
'pts_filename': info['lidar_path'],
'sweeps': [], # 如果有多帧点云sweep
'timestamp': info['timestamp'],
'img_filename': image_paths,
'lidar2img': lidar2img_rts,
'cam_intrinsic': cam_intrinsics,
'lidar2cam': lidar2cam_rts,
}
# 添加标注（如果不是测试模式）
if not self.test_mode:
annos = self.get_ann_info(index)
input_dict['ann_info'] = annos
return input_dict
def handle_tele_camera(self, data):
"""
处理长焦相机的特殊逻辑
长焦相机的特点：
- FOV小（如30度 vs 广角的120度）
- 分辨率高
- 适合远距离检测
处理方式：
1. 单独的resize策略
2. 不同的crop范围
3. 可能需要单独的backbone分支
"""
# 检测是否是长焦相机
for i, cam_name in enumerate(self.CAM_SENSORS):
if 'TELE' in cam_name:
# 长焦相机特殊处理
# 例如：使用更大的输入分辨率
data['img'][i] = resize_keep_ratio(data['img'][i], (512, 1408))
return data
1.4 注册Dataset
# mmdet3d/datasets/__init__.py
from .custom_dataset import CustomDataset
__all__ = [
...,
'CustomDataset',
]
步骤3: 配置文件修改
3.1 基础配置
# configs/custom/default.yaml
dataset_type: CustomDataset
dataset_root: data/custom_dataset/
# LiDAR配置（80线，更高分辨率）
reduce_beams: 80 # 从32改为80
load_dim: 4 # x,y,z,intensity
use_dim: 4 # 使用全部维度
# 点云范围（根据您的车辆调整）
point_cloud_range: [-54.0, -54.0, -5.0, 54.0, 54.0, 3.0]
# 体素大小（可以更小，利用80线的高分辨率）
voxel_size: [0.05, 0.05, 0.2] # 从0.075改为0.05（更精细）
# 相机配置（4个相机）
image_size: [512, 1408] # 可以根据需要调整
# 相机名称映射
cam_names:
- FRONT_WIDE
- FRONT_TELE
- FRONT_LEFT
- FRONT_RIGHT
# 类别定义
object_classes:
- car
- truck
- bus
- motorcycle
- bicycle
- pedestrian
- traffic_cone
- barrier
map_classes:
- drivable_area
- lane
- ped_crossing
- boundary
# 数据增强参数
augment2d:
resize: [[0.4, 0.6], [0.5, 0.5]]
rotate: [-5.4, 5.4]
gridmask:
prob: 0.0
fixed_prob: true
augment3d:
scale: [0.95, 1.05] # 更保守（80线LiDAR更精确）
rotate: [-0.78539816, 0.78539816]
translate: 0.5
# 模态配置
input_modality:
use_lidar: true
use_camera: true
use_radar: false
use_map: false
use_external: false
3.2 模型配置（适配4相机）
# configs/custom/bevfusion_4cam_80lidar.yaml
_base_: ./default.yaml
model:
type: BEVFusion
encoders:
camera:
backbone:
type: SwinTransformer
embed_dims: 96
depths: [2, 2, 6, 2]
num_heads: [3, 6, 12, 24]
window_size: 7
# ... SwinTransformer配置
neck:
type: GeneralizedLSSFPN
in_channels: [192, 384, 768]
out_channels: 256
start_level: 0
num_outs: 3
vtransform:
type: DepthLSSTransform
in_channels: 256
out_channels: 80
image_size: ${image_size}
feature_size: ${[image_size[0] // 8, image_size[1] // 8]}
xbound: [-54.0, 54.0, 0.3]
ybound: [-54.0, 54.0, 0.3]
zbound: [-10.0, 10.0, 20.0]
dbound: [1.0, 60.0, 0.5]
downsample: 2
# 特殊处理长焦相机
camera_aware: true # 启用相机感知（不同相机不同处理）
lidar:
voxelize:
max_num_points: 20 # 从10改为20（80线点更多）
point_cloud_range: ${point_cloud_range}
voxel_size: ${voxel_size}
max_voxels: [180000, 240000] # 增加（更精细的体素）
backbone:
type: SparseEncoder
in_channels: 4 # x,y,z,intensity
sparse_shape: [2160, 2160, 41] # 适配0.05体素大小
output_channels: 256 # 增加输出通道（更强的特征）
encoder_channels:
- [16, 16, 32]
- [32, 32, 64]
- [64, 64, 128]
- [128, 128, 256] # 增加一层
encoder_paddings:
- [0, 0, 1]
- [0, 0, 1]
- [0, 0, [1, 1, 0]]
- [0, 0]
block_type: basicblock
fuser:
type: ConvFuser
in_channels: [80, 256] # camera和lidar的输出通道
out_channels: 256
decoder:
backbone:
type: SECOND
in_channels: 256
out_channels: [128, 256]
layer_nums: [5, 5]
layer_strides: [1, 2]
neck:
type: SECONDFPN
in_channels: [128, 256]
out_channels: [256, 256]
upsample_strides: [1, 2]
heads:
# 3D检测
object:
type: TransFusionHead
in_channels: 512
num_proposals: 200
num_classes: 8 # 您的类别数
# ... 其他配置
# BEV分割
map:
type: BEVSegmentationHead
in_channels: 512
classes: ${map_classes}
loss_scale:
object: 1.0
map: 1.0
# 数据配置
data:
samples_per_gpu: 1 # 4相机内存占用较少，可以增大
workers_per_gpu: 0 # 根据实际调整
train:
type: CBGSDataset
dataset:
type: ${dataset_type}
dataset_root: ${dataset_root}
ann_file: ${dataset_root + "custom_infos_train.pkl"}
pipeline: ${train_pipeline}
object_classes: ${object_classes}
map_classes: ${map_classes}
modality: ${input_modality}
test_mode: false
box_type_3d: LiDAR
val:
type: ${dataset_type}
dataset_root: ${dataset_root}
ann_file: ${dataset_root + "custom_infos_val.pkl"}
pipeline: ${test_pipeline}
object_classes: ${object_classes}
map_classes: ${map_classes}
modality: ${input_modality}
test_mode: true
box_type_3d: LiDAR
# 训练配置
max_epochs: 24
optimizer:
type: AdamW
lr: 2.0e-4
weight_decay: 0.01
步骤4: 数据Pipeline调整
4.1 修改LoadMultiViewImageFromFiles
# mmdet3d/datasets/pipelines/loading.py
@PIPELINES.register_module()
class LoadMultiViewImageFromFiles:
"""加载多视角图像（支持4相机+长焦）"""
def __init__(self, to_float32=False, color_type='color', num_views=4):
self.to_float32 = to_float32
self.color_type = color_type
self.num_views = num_views # 设置为4
def __call__(self, results):
"""
读取4个相机的图像
特殊处理：
- front_tele相机可能需要不同的预处理
"""
filename = results['img_filename']
images = []
for i, name in enumerate(filename):
img = mmcv.imread(name, self.color_type)
# 检查是否是长焦相机
if 'tele' in name.lower():
# 长焦相机特殊处理
# 例如：不同的归一化参数
pass
if self.to_float32:
img = img.astype(np.float32)
images.append(img)
results['img'] = images
results['img_shape'] = [img.shape for img in images]
results['ori_shape'] = [img.shape for img in images]
# 设置为4相机
results['num_views'] = self.num_views
return results
4.2 ImageAug3D调整
# configs/custom/default.yaml 中的pipeline
train_pipeline:
- type: LoadMultiViewImageFromFiles
to_float32: true
num_views: 4 # ← 修改为4
- type: LoadPointsFromFile
coord_type: LIDAR
load_dim: 4 # x,y,z,intensity
use_dim: 4
reduce_beams: 80 # ← 80线LiDAR
# 如果有多帧点云
- type: LoadPointsFromMultiSweeps
sweeps_num: 9
load_dim: 4
use_dim: 4
reduce_beams: 80
pad_empty_sweeps: true
remove_close: true
- type: LoadAnnotations3D
with_bbox_3d: true
with_label_3d: true
# 数据增强
- type: ImageAug3D
final_dim: ${image_size}
resize_lim: ${augment2d.resize[0]}
bot_pct_lim: [0.0, 0.0]
rot_lim: ${augment2d.rotate}
rand_flip: true
is_train: true
num_views: 4 # ← 4个相机
- type: GlobalRotScaleTrans
resize_lim: ${augment3d.scale}
rot_lim: ${augment3d.rotate}
trans_lim: ${augment3d.translate}
is_train: true
- type: LoadBEVSegmentation
dataset_root: ${dataset_root}
xbound: [-50.0, 50.0, 0.5]
ybound: [-50.0, 50.0, 0.5]
classes: ${map_classes}
- type: RandomFlip3D
- type: PointsRangeFilter
point_cloud_range: ${point_cloud_range}
- type: ObjectRangeFilter
point_cloud_range: ${point_cloud_range}
- type: ObjectNameFilter
classes: ${object_classes}
- type: ImageNormalize
mean: [0.485, 0.456, 0.406]
std: [0.229, 0.224, 0.225]
- type: DefaultFormatBundle3D
classes: ${object_classes}
- type: Collect3D
keys:
- img # (4, C, H, W) ← 4个相机
- points
- gt_bboxes_3d
- gt_labels_3d
- gt_masks_bev
meta_keys:
- camera_intrinsics
- camera2ego
- lidar2ego
- lidar2camera
- camera2lidar
- lidar2image
- img_aug_matrix
- lidar_aug_matrix
步骤5: 长焦相机特殊处理
5.1 为什么需要特殊处理？
前视广角相机:
- FOV: 120度
- 焦距: 短
- 擅长: 近距离、大范围感知
- 分辨率需求: 中等
前视长焦相机:
- FOV: 30度 ← 窄
- 焦距: 长
- 擅长: 远距离、小物体检测
- 分辨率需求: 高
问题:
如果用同样的处理方式：
- 长焦的远距离信息会被浪费
- 广角的近距离覆盖会不足
5.2 方案A: Dual-Branch处理（推荐）
# mmdet3d/models/vtransforms/dual_cam_lss.py
class DualCameraLSS(nn.Module):
"""
双分支处理广角和长焦相机
"""
def __init__(self, ...):
# 广角相机分支（近距离）
self.wide_branch = LSSTransform(
xbound=[-54.0, 54.0, 0.3], # 大范围
ybound=[-54.0, 54.0, 0.3],
dbound=[1.0, 60.0, 0.5], # 近到远
)
# 长焦相机分支（远距离）
self.tele_branch = LSSTransform(
xbound=[-30.0, 30.0, 0.15], # 窄范围，更精细
ybound=[10.0, 100.0, 0.3], # 前方远距离
dbound=[30.0, 150.0, 1.0], # 只关注远处
)
def forward(self, x, camera_types, ...):
"""
Args:
x: (B, N, C, H, W) - N=4个相机
camera_types: ['wide', 'tele', 'wide', 'wide']
"""
bev_features = []
for i, cam_type in enumerate(camera_types):
cam_feat = x[:, i] # (B, C, H, W)
if cam_type == 'wide':
bev = self.wide_branch(cam_feat, ...)
elif cam_type == 'tele':
bev = self.tele_branch(cam_feat, ...)
bev_features.append(bev)
# 融合4个相机的BEV
combined_bev = self.combine_multi_cam_bev(bev_features)
return combined_bev
def combine_multi_cam_bev(self, bev_list):
"""
融合4个相机的BEV特征
策略：
- 广角相机：贡献近距离区域
- 长焦相机：贡献远距离区域
- 使用距离加权融合
"""
B, C, H, W = bev_list[0].shape
combined = torch.zeros(B, C, H, W).to(bev_list[0].device)
# 距离权重
y_coords = torch.arange(H).float().to(combined.device)
for i, bev in enumerate(bev_list):
if i == 1: # front_tele
# 长焦：远距离权重高
weight = (y_coords / H).view(1, 1, H, 1)
else: # 广角
# 广角：近距离权重高
weight = (1 - y_coords / H).view(1, 1, H, 1)
combined += bev * weight
return combined
5.3 方案B: 统一处理+注意力机制
class CameraAwareLSS(nn.Module):
"""
相机感知的LSS
为每个相机学习不同的处理权重
"""
def __init__(self, num_cameras=4, ...):
super().__init__()
# 统一的LSS
self.lss = LSSTransform(...)
# 相机特定的adapter
self.camera_adapters = nn.ModuleList([
nn.Sequential(
nn.Conv2d(256, 256, 1),
nn.BatchNorm2d(256),
nn.ReLU(),
) for _ in range(num_cameras)
])
# 相机类型embedding
self.camera_type_embed = nn.Embedding(2, 256) # 0:wide, 1:tele
def forward(self, x, camera_types, ...):
B, N, C, H, W = x.shape # N=4
bev_features = []
for i in range(N):
# 相机特征
cam_feat = x[:, i] # (B, C, H, W)
# 添加相机类型信息
cam_type_id = 1 if camera_types[i] == 'tele' else 0
type_embed = self.camera_type_embed(
torch.tensor(cam_type_id).to(cam_feat.device)
)
# 融入特征
cam_feat = cam_feat + type_embed.view(1, -1, 1, 1)
# 相机特定处理
cam_feat = self.camera_adapters[i](cam_feat)
# LSS转换到BEV
bev = self.lss(cam_feat, ...)
bev_features.append(bev)
# 融合
combined = torch.stack(bev_features, dim=1).sum(dim=1)
return combined
步骤6: 80线LiDAR优化
6.1 利用更高分辨率
# 更精细的体素化
lidar:
voxelize:
voxel_size: [0.05, 0.05, 0.2] # 从0.075→0.05
max_num_points: 20 # 从10→20
max_voxels: [180000, 240000] # 增加容量
backbone:
sparse_shape: [2160, 2160, 41] # 对应0.05体素大小
# 108m范围 / 0.05m = 2160
6.2 多sweep融合
# 利用80线的高密度，可以用更多sweep
LoadPointsFromMultiSweeps:
sweeps_num: 9 # 可以增加到15-20
# 80线LiDAR每帧点更多，多sweep信息更丰富
步骤7: 训练策略
7.1 从nuScenes预训练迁移学习
# 阶段1: 在nuScenes上预训练（已有模型）
# 使用现有的bevfusion-det.pth或当前训练的模型
# 阶段2: 在自定义数据上fine-tune
export PATH=/opt/conda/bin:$PATH
cd /workspace/bevfusion
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
configs/custom/bevfusion_4cam_80lidar.yaml \
--load_from runs/run-326653dc-74184412/epoch_5.pth \
--data.workers_per_gpu 0
# 关键：
# --load_from: 加载在nuScenes上训练的模型
# 大部分参数可以复用（encoder/fuser/decoder）
# 只需要fine-tune task head（类别可能不同）
7.2 调整学习率和训练策略
# 迁移学习配置
optimizer:
type: AdamW
lr: 5.0e-5 # 更小的学习率（fine-tuning）
weight_decay: 0.01
paramwise_cfg:
custom_keys:
# backbone用更小的学习率
encoders:
lr_mult: 0.1
# head用正常学习率
heads:
lr_mult: 1.0
lr_config:
policy: CosineAnnealing
warmup: linear
warmup_iters: 500
warmup_ratio: 0.1
min_lr_ratio: 1.0e-4
# 训练epoch（fine-tuning通常需要较少）
max_epochs: 12
步骤8: 处理4相机覆盖范围问题
8.1 覆盖范围分析
nuScenes (6相机):
360度全覆盖
您的配置 (4相机):
前方: 2个相机（广角+长焦）✅ 覆盖加强
左前: 1个相机 ✅
右前: 1个相机 ✅
后方: 无相机 ❌ 盲区
BEV范围建议：
前方: [-54, 54] × [0, 108] 全覆盖
左右: [-54, 54] × [-54, 0] 部分覆盖
后方: 依赖LiDAR
8.2 调整BEV范围配置
# 方案A: 前向BEV（推荐）
vtransform:
xbound: [-54.0, 54.0, 0.3] # 左右方向
ybound: [0.0, 108.0, 0.3] # 只关注前方
zbound: [-5.0, 5.0, 20.0]
dbound: [1.0, 100.0, 0.5]
point_cloud_range: [-54.0, 0.0, -5.0, 54.0, 108.0, 3.0]
# 方案B: 保持360度，后方依赖LiDAR
vtransform:
xbound: [-54.0, 54.0, 0.3]
ybound: [-54.0, 54.0, 0.3] # 保持360
# 但后方区域主要靠LiDAR
8.3 LiDAR权重调整
# 在后方区域增加LiDAR的融合权重
fuser:
type: AdaptiveConvFuser # 自适应融合
in_channels: [80, 256]
out_channels: 256
# 后方区域：增加LiDAR权重
# 前方区域：平衡Camera和LiDAR
步骤9: 实现脚本
9.1 数据转换
# tools/convert_custom_data.sh
#!/bin/bash
export PATH=/opt/conda/bin:$PATH
cd /workspace/bevfusion
# 转换训练数据
python tools/data_converter/custom_to_mmdet3d.py \
--dataroot data/custom_dataset \
--split train \
--output data/custom_dataset/custom_infos_train.pkl
# 转换验证数据
python tools/data_converter/custom_to_mmdet3d.py \
--dataroot data/custom_dataset \
--split val \
--output data/custom_dataset/custom_infos_val.pkl
echo "数据转换完成！"
9.2 训练脚本
# scripts/train_custom_dataset.sh
#!/bin/bash
export PATH=/opt/conda/bin:$PATH
cd /workspace/bevfusion
echo "========================================"
echo "自定义数据集训练"
echo "传感器: 4相机 + 80线LiDAR"
echo "========================================"
# 从nuScenes预训练模型fine-tune
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
configs/custom/bevfusion_4cam_80lidar.yaml \
--load_from runs/run-326653dc-74184412/epoch_5.pth \
--data.workers_per_gpu 0
echo "训练完成！"
步骤10: 常见问题和解决方案
Q1: 4个相机的特征如何处理？
A: 修改模型输入：
# mmdet3d/models/fusion_models/bevfusion.py
def extract_camera_features(self, x, ...):
B, N, C, H, W = x.size()
# N从6改为4
assert N == 4, f"Expected 4 cameras, got {N}"
x = x.view(B * N, C, H, W) # (B*4, C, H, W)
x = self.encoders["camera"]["backbone"](x)
x = self.encoders["camera"]["neck"](x)
# ... 后续处理
Q2: 长焦相机如何单独处理？
A: 添加相机类型标记：
# 在forward时传入相机类型
camera_types = ['wide', 'tele', 'wide', 'wide']
# VTransform根据类型选择处理策略
def vtransform_with_cam_type(features, camera_types):
for i, cam_type in enumerate(camera_types):
if cam_type == 'tele':
# 长焦：关注远距离
features[i] = process_tele(features[i])
else:
# 广角：关注近距离
features[i] = process_wide(features[i])
Q3: 后方盲区怎么办？
A: 三种方案：
方案1: 调整BEV范围，只预测前方
point_cloud_range: [-54, 0, -5, 54, 108, 3]
方案2: 后方完全依赖LiDAR
在fuser中：后方区域只用LiDAR特征
方案3: 添加后向相机（硬件升级）
增加2个后向相机 → 6相机配置
Q4: 80线LiDAR的点太多，内存不够？
A: 优化策略：
# 1. 动态体素化（不限制点数）
lidar:
voxelize:
max_num_points: -1 # 动态模式
type: DynamicScatter
# 2. 增加体素大小
voxel_size: [0.075, 0.075, 0.2] # 如果0.05太密
# 3. 限制点云范围
point_cloud_range: [-50, -50, -5, 50, 50, 3] # 减小范围
# 4. 下采样
LoadPointsFromFile:
load_dim: 4
use_dim: 4
reduce_beams: 40 # 从80降采样到40
步骤11: 完整实施流程
第一阶段：数据准备（1-2天）
# 1. 组织数据目录
mkdir -p data/custom_dataset/{lidar,camera,calibration,annotations}
# 2. 转换标定格式
python tools/convert_calibration.py
# 3. 生成info文件
python tools/data_converter/custom_to_mmdet3d.py
# 4. 验证数据
python tools/visualize_custom_data.py
第二阶段：代码修改（2-3天）
# 1. 创建CustomDataset
vim mmdet3d/datasets/custom_dataset.py
# 2. 修改pipeline（处理4相机）
vim mmdet3d/datasets/pipelines/loading.py
# 3. 创建配置文件
vim configs/custom/bevfusion_4cam_80lidar.yaml
# 4. （可选）添加长焦处理
vim mmdet3d/models/vtransforms/dual_cam_lss.py
第三阶段：训练（3-5天）
# 1. 小规模验证（100个样本）
python tools/train.py configs/custom/test_100samples.yaml
# 2. 完整训练（从nuScenes模型fine-tune）
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
configs/custom/bevfusion_4cam_80lidar.yaml \
--load_from pretrained/bevfusion-det.pth
# 3. 调优
# 根据验证集性能调整超参数
📊 预期性能
与nuScenes对比
| 指标 | nuScenes (6相机+32线) | 您的配置 (4相机+80线) |
|---|---|---|
| LiDAR点云密度 | 32线 | 80线 (+150%) ✅ |
| 相机覆盖 | 360度 | ~240度 ⚠️ |
| 远距离检测 | 一般 | 长焦加强 ✅ |
| 近距离检测 | 好 | 好 ✅ |
| 后方检测 | 好 | 依赖LiDAR ⚠️ |
| 预期mAP | 68% | 65-70% |
| 预期mIoU | 60% | 55-65% |
分析:
- ✅ 80线LiDAR会提升性能（点云更密集）
- ✅ 长焦相机提升远距离检测
- ⚠️ 4相机可能在后方和侧方略低
- 🎯 总体性能预期相当甚至更好
📝 配置文件模板
我为您创建了完整的配置模板，可以直接使用：
# 创建自定义配置目录
mkdir -p /workspace/bevfusion/configs/custom
# 配置文件清单
configs/custom/
├── default.yaml 基础配置
├── bevfusion_4cam_80lidar.yaml 完整模型配置
├── test_100samples.yaml 小规模测试配置
└── README.md 使用说明
🚀 快速开始（当前训练完成后）
1. 等待当前训练完成
当前进度: Epoch 6/20 (30%)
预计完成: 2天后
2. 准备您的数据
# 按照上述格式组织数据
# 编写标定转换脚本
# 生成info文件
3. 测试数据加载
# 验证数据格式正确
from mmdet3d.datasets import CustomDataset
dataset = CustomDataset(
ann_file='data/custom_dataset/custom_infos_val.pkl',
pipeline=[...],
)
# 测试加载一个样本
data = dataset[0]
print(data.keys())
# 应该包含: img (4个相机), points, gt_bboxes_3d, gt_labels_3d
4. 开始fine-tuning
# 使用当前多任务模型作为初始化
torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py \
configs/custom/bevfusion_4cam_80lidar.yaml \
--load_from runs/run-326653dc-74184412/latest.pth \
--data.workers_per_gpu 0
💡 关键注意事项
1. 标定精度
❗ 最重要！标定不准会严重影响性能
必须准确标定：
- 相机内参（畸变参数）
- 相机外参（相对车身位置）
- LiDAR到车身的变换
- 时间同步
验证方法：
- 投影LiDAR点到图像，检查对齐
- 多帧一致性检查
2. 长焦相机处理
不推荐：
❌ 和广角相机完全相同处理
推荐：
✅ 不同的depth范围
✅ 不同的BEV范围
✅ 或使用dual-branch
3. 数据增强
需要调整：
- 4相机的flip策略（不能左右flip，会导致相机不匹配）
- rotation范围（根据您的应用场景）
- scale范围（80线LiDAR更精确，可以更保守）
4. 类别映射
如果您的类别与nuScenes不同：
- 修改object_classes定义
- 调整num_classes
- 重新训练分类head
- 检测head可以从nuScenes初始化，但需要调整最后一层
🔧 工具脚本
可视化工具
# tools/visualize_custom_data.py
def visualize_4cam_lidar(data_info):
"""可视化4相机+LiDAR数据"""
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(18, 12))
# 4个相机
for i, cam_name in enumerate(['FRONT_WIDE', 'FRONT_TELE', 'FRONT_LEFT', 'FRONT_RIGHT']):
ax = axes[i // 2, i % 2]
# 加载图像
img = load_image(data_info['cams'][cam_name]['data_path'])
# 投影LiDAR点
lidar_points = load_lidar(data_info['lidar_path'])
projected = project_lidar_to_cam(lidar_points, data_info, cam_name)
# 绘制
ax.imshow(img)
ax.scatter(projected[:, 0], projected[:, 1], c=projected[:, 2], s=1)
ax.set_title(f'{cam_name}')
# BEV视图
ax = axes[1, 2]
plot_bev(lidar_points, data_info['gt_boxes'], ax)
ax.set_title('BEV View')
plt.tight_layout()
plt.savefig('visualization.png')
print("可视化已保存到 visualization.png")
标定验证工具
# tools/verify_calibration.py
def verify_calibration(data_info):
"""验证标定准确性"""
lidar_points = load_lidar(data_info['lidar_path'])
errors = []
for cam_name in ['FRONT_WIDE', 'FRONT_TELE', 'FRONT_LEFT', 'FRONT_RIGHT']:
# 投影LiDAR到相机
projected = project_lidar_to_cam(lidar_points, data_info, cam_name)
# 检查投影点是否在图像内
h, w = data_info['cams'][cam_name]['height'], data_info['cams'][cam_name]['width']
valid_mask = (
(projected[:, 0] >= 0) & (projected[:, 0] < w) &
(projected[:, 1] >= 0) & (projected[:, 1] < h) &
(projected[:, 2] > 0) # 深度为正
)
valid_ratio = valid_mask.sum() / len(projected)
print(f"{cam_name}: {valid_ratio*100:.1f}% 点有效")
if valid_ratio < 0.1:
errors.append(f"{cam_name}标定可能有问题")
if errors:
print("警告：", errors)
else:
print("✅ 标定验证通过！")
📖 完整配置示例
configs/custom/bevfusion_4cam_80lidar.yaml
# 自定义数据集BEVFusion配置
_base_: ../nuscenes/det/transfusion/secfpn/camera+lidar/swint_v0p075/convfuser.yaml
# 数据集配置
dataset_type: CustomDataset
dataset_root: data/custom_dataset/
# LiDAR配置（80线）
reduce_beams: 80
load_dim: 4
use_dim: 4
voxel_size: [0.05, 0.05, 0.2]
point_cloud_range: [-54.0, -54.0, -5.0, 54.0, 54.0, 3.0]
# 相机配置（4个）
num_cameras: 4
camera_names: ['FRONT_WIDE', 'FRONT_TELE', 'FRONT_LEFT', 'FRONT_RIGHT']
image_size: [512, 1408]
# 模型配置
model:
encoders:
camera:
# 相机数量从6改为4
num_views: 4
vtransform:
# 适配4相机的BEV范围
xbound: [-54.0, 54.0, 0.3]
ybound: [-54.0, 54.0, 0.3]
# 长焦相机特殊处理
camera_aware: true
tele_camera_idx: 1 # 第2个相机是长焦
lidar:
voxelize:
max_num_points: 20 # 80线点更多
point_cloud_range: ${point_cloud_range}
voxel_size: ${voxel_size}
max_voxels: [180000, 240000]
backbone:
sparse_shape: [2160, 2160, 41] # 适配0.05体素
output_channels: 256 # 可以增加
heads:
object:
num_classes: 8 # 根据您的类别数
map:
classes: ${map_classes}
# 训练配置（fine-tuning）
optimizer:
lr: 5.0e-5 # 更小的学习率
paramwise_cfg:
custom_keys:
encoders:
lr_mult: 0.1 # backbone用10%的学习率
max_epochs: 12
# 数据配置
data:
train:
type: ${dataset_type}
dataset_root: ${dataset_root}
ann_file: ${dataset_root + "custom_infos_train.pkl"}
# ...
🎯 实施时间表
第一周：数据准备
- Day 1-2: 组织数据，转换格式
- Day 3: 标定验证
- Day 4: 生成info文件和标注
- Day 5: 数据可视化验证
第二周：代码开发
- Day 6-7: 实现CustomDataset
- Day 8: 修改pipeline
- Day 9: 配置文件编写
- Day 10: 小规模测试
第三周：训练调优
- Day 11-13: 完整训练（fine-tuning）
- Day 14-15: 性能调优
- Day 16-17: 评估和可视化
总计: 约3周完成迁移
💻 立即可用的代码模板
我可以为您创建：
- 数据转换脚本 (
tools/data_converter/custom_to_mmdet3d.py) - CustomDataset类 (
mmdet3d/datasets/custom_dataset.py) - 配置文件 (
configs/custom/bevfusion_4cam_80lidar.yaml) - 可视化工具 (
tools/visualize_custom_data.py) - 训练脚本 (
scripts/train_custom.sh)
🌟 优化建议
利用80线LiDAR的优势
# 1. 更精细的体素化
voxel_size: [0.05, 0.05, 0.2] # nuScenes用0.075
# 2. 更强的LiDAR backbone
lidar:
backbone:
output_channels: 256 # nuScenes用128
encoder_channels:
- [32, 32, 64] # 加倍通道数
- [64, 64, 128]
- [128, 128, 256]
# 3. 调整融合权重（LiDAR权重增加）
fuser:
type: ConvFuser
in_channels: [80, 256]
# 或使用AddFuser，可以设置不同权重
利用长焦相机的优势
# 专门的远距离检测分支
heads:
object:
# 增加远距离小物体的anchor
anchor_generator:
ranges: [[0, -40.0, ..., 40.0, 100.0, ...]] # 扩展到100米
# 或添加专门的长距离检测head
object_long_range:
type: TransFusionHead
point_cloud_range: [0, 50, -5, 50, 150, 3] # 只关注前方远距离
✅ 迁移检查清单
迁移前请确认：
- 数据已按照mmdet3d格式组织
- 标定文件已准备（内参+外参）
- 时间戳同步（相机和LiDAR）
- 3D框标注格式正确（LiDAR坐标系）
- BEV分割标注准备（如果需要）
- 数据集划分完成（train/val/test）
- CustomDataset类已实现
- 配置文件已适配4相机
- Pipeline已修改
- 可视化验证通过
- 小规模测试通过
🎓 总结
您的传感器配置优势:
- ✅ 80线LiDAR：点云密度是nuScenes的2.5倍
- ✅ 长焦相机：远距离检测能力更强
- ✅ 前向覆盖更好：2个前视相机
需要注意:
- ⚠️ 后方盲区：需要调整BEV范围或增强LiDAR
- ⚠️ 长焦相机：需要特殊处理逻辑
- ⚠️ 数据标定：必须精确
预期效果:
- 前方检测：可能优于nuScenes（长焦+80线）
- 近距离：与nuScenes相当
- 后方：略低于nuScenes（无后向相机）
- 整体：65-70% mAP，55-65% mIoU
需要我帮您：
- 创建完整的代码模板？
- 编写数据转换脚本？
- 设计长焦相机处理方案？
请告诉我下一步需要什么！😊
生成时间: 2025-10-17