[bevformer]环境布置

一. 安装系统环境

1.1 安装显卡驱动

1. 驱动安装

Ubuntu20.04显卡驱动安装 - 知乎

2. 驱动掉了重新安装

显卡驱动可能因为内核更新而掉,首先重新装好显卡驱动:

sudo sh NVIDIA-……………….run --no-opengl-files --no-x-check --no-nouveau-check 

按照上诉教程选择安装

安装好之后锁定内核版本

 3. ubuntu内核锁定

ubuntu22.04 安装部署01:禁用内核更新

1. 查看可用内核

dpkg --list | grep linux-image
dpkg --list | grep linux-headers
dpkg --list | grep linux-modules

2. 锁定内核更新

# apt-mark hold linux-image-5.15.0-92-generic
linux-image-5.15.0-92-generic set on hold.
# apt-mark hold linux-headers-5.15.0-92-generic
linux-headers-5.15.0-92-generic set on hold.
# apt-mark hold linux-modules-extra-5.15.0-92-generic
linux
BEVFormer是一种纯视觉的自动驾驶感知算法。它通过融合环视相机图像的空间和时序特征来生成具有强表征能力的BEV(Bird's Eye View)特征,并应用于下游的3D检测、分割等任务,取得了SOTA(State-of-the-Art)的结果。在BEVFormer算法的部署中,主要包括以下几个部分。 首先是backbone,用于从6个角度的环视图像中提取多尺度的multi-camera feature。这个过程主要通过对多个相机的内外参信息进行特征提取,以获得统一的BEV视角的multi-camera feature。 其次是BEV encoder,该模块主要包括Temporal self-Attention和Spatial Cross-Attention两个部分。Spatial Cross-Attention结合多个相机的内外参信息对对应位置的multi-camera feature进行query,从而在统一的BEV视角下将multi-camera feature进行融合。Temporal self-Attention将History BEV feature和current BEV feature通过self-attention module进行融合,以获取具有时序信息的BEV feature。 最后是Det&Seg Head,这是针对特定任务的task head。它进一步使用BEV feature进行3D检测和分割任务。 在BEVFormer的部署中,我们还对训练代码进行了优化,包括数据读取和减少内存拷贝消耗等方面的优化。此外,我们还使用了推理优化工具PAI-Blade对模型进行了优化,以提高推理速度。通过PAI-Blade优化后的模型,在A100机器下能够获得42%的优化加速。 总而言之,BEVFormer的部署主要包括backbone、BEV encoder和Det&Seg Head三个部分,并通过优化训练代码和使用推理优化工具来提高算法的训练速度和推理速度。
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