端到端自动驾驶模型SparseDrive部署过程

SparseDrive
论文链接

https://arxiv.org/pdf/2405.19620
仓库链接

https://github.com/swc-17/SparseDrive

论文和模型的相关介绍大家可以参考其他博客的介绍，这里只介绍模型部署的过程和中间可能遇到的问题解决办法，以及代码解析和使用记录。

模型部署

项目自带有# Quick Start文档，可以参考。

下载的几步可以同步执行。

这里也介绍一下：

1、conda验证或安装

需要使用conda构建虚拟环境

bash 复制代码

nvcc -V

指令查看conda版本
无conda查看conda安装文档

2、设置新的虚拟环境

初次使用进行create，后续只需进行activate即可。

bash 复制代码

conda create -n sparsedrive python=3.8 -y
conda activate sparsedrive

3、安装依赖包### Install dependency packpages

是整个过程最复杂的一步了吧，消耗时间较长

cd 至sparsedrive的文件目录下

bash 复制代码

sparsedrive_path="path/to/sparsedrive"
cd ${sparsedrive_path}
pip3 install --upgrade pip
pip3 install torch==1.13.0+cu116 torchvision==0.14.0+cu116 torchaudio==0.13.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip3 install -r requirement.txt

很容易下载出错，也可以到下载链接出手动下载。https://download.pytorch.org/whl/cu116

按照对应的版本下载就行。我下载的是torch-1.13.0+cu116-cp38-cp38-linux_x86_64.whl等。

下载完成后进行离线安装

打开命令行，使用如下指令进入需要安装pytorch的环境中：

bash 复制代码

conda activate xxx ##xx代表需要安装的具体环境名称

进入对应环境后，输入下面的指令安装torch，torchvision和torchaudio。

bash 复制代码

pip install torch-2.0.0+cu117-cp39-cp39-linux_x86_64.whl
......
 ##安装所有下载的文件，注意使用文件的绝对路径

验证是否安装成功

通过在命令行中输入以下指令验证pytorch是否安装成功

bash 复制代码

python
>>>import torch
>>>torch.cuda.is_available()
True

当显示True表示torch安装成功。

bash 复制代码

pip3 install -r requirement.txt

执行这条指令时可能会报错

bash 复制代码

error: subprocess-exited-with-error
  
  × python setup.py egg_info did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> [12 lines of output]
      fatal: 不是 git 仓库（或者任何父目录）：.git
      Traceback (most recent call last):
        File "<string>", line 2, in <module>
        File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module>
        File "/tmp/pip-install-az4fmfe4/flash-attn_4cf3f6b2d7834a539c7624728fa4b02f/setup.py", line 117, in <module>
          raise RuntimeError(
      RuntimeError: FlashAttention is only supported on CUDA 11.6 and above.  Note: make sure nvcc has a supported version by running nvcc -V.
      
      
      torch.__version__  = 1.13.0+cu116

原因是cuda版本过低，升级至要求版本即可。

4、编译可变形聚合操作### Compile the deformable_aggregation CUDA op

前置依赖torch，安装好后可以直接进行编译操作

bash 复制代码

cd projects/mmdet3d_plugin/ops
python3 setup.py develop
cd ../../../

5、准备数据集### Prepare the data

数据集下载链接

在下载页面下载数据集和CAN bus expansion

根据自己的需要下载mini或者all数据集。（点击后面荧光色US下载）

下载完成后移动至对应文件夹

bash 复制代码

cd ${sparsedrive_path}
mkdir data
ln -s path/to/nuscenes ./data/nuscenes

打包数据集的元信息和标签，并将所需的pkl文件生成到data/infos。

我们还在data_converter中生成map_annos，默认roi_size为（30,60）。

建议初始按照默认进行执行（如果你想要一个不同的范围，你可以在tools/data_converter/nuscenes_converter.py中修改roi_sze）。

bash 复制代码

sh scripts/create_data.sh

6、通过K-means生成锚点### Generate anchors by K-means

对于稀疏感知模块很重要

Gnerated anchors are saved to data/kmeans and can be visualized in vis/kmeans.

bash 复制代码

sh scripts/kmeans.sh

7、下载预训练权重### Download pre-trained weights

Download the required backbone pre-trained weights.

bash 复制代码

mkdir ckpt
wget https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth -O ckpt/resnet50-19c8e357.pth

8、开始训练和测试### Commence training and testing

bash 复制代码

# train
sh scripts/train.sh

# test
sh scripts/test.sh

9、可视化### Visualization

sh scripts/visualize.sh