八. 实战：CUDA-BEVFusion部署分析-分析BEVFusion中各个ONNX

本文主要是介绍八. 实战：CUDA-BEVFusion部署分析-分析BEVFusion中各个ONNX，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前言

自动驾驶之心推出的《CUDA与TensorRT部署实战课程》，链接。记录下个人学习笔记，仅供自己参考

本次课程我们来学习下课程第八章——实战：CUDA-BEVFusion部署分析，一起来分析 BEVFusion 中各个 ONNX

课程大纲可以看下面的思维导图

0. 简述

本小节目标：分析 CUDA-BEVFusion 中各个 onnx 的输入输出，以及网络架构

这节给大家讲解第八章节第 7 小节，分析 BEVFusion 中的各个 onnx，这里我们拿 CUDA-BEVFusion 中导出好的 onnx 先看一看，一共有 5 个 onnx，对比看看 FP16 和 INT8 的 onnx 有什么区别，分析每个 onnx 的输入输出是什么以及它们之间是怎么连接的

1. camera.backbone.onnx(fp16)

我们先看 camera.backbone 部分，backbone 提供了两个，一个是 resnet 另一个是 swin transformer，我们这里以 resnet50 为例来讲解，我们主要看下输入输出就好了，主干部分是 resnet50 的结构，大家已经非常熟悉了

camera backbone 部分 fp16 的情况下需要看的东西并不是很多，需要注意的是 input 有两个，一个是 camera，一个是 LiDAR 到 camera 的 1ch depth map，output 也是有两个，一个是 camera feature(32ch)，一个是 depth feature(118ch)

camera.backbone 的第一个输入是环视相机图像，以 nuscenes 数据集为例，相机个数为 6，高度为 256，宽度为 704，所以第一个输入的维度就是 1x6x3x256x704，如下图所示：

input1:camera
image(RGB)6 camera,3*256*704

通过变换矩阵将点云投影到相机上，这就是 camera.backbone 的第二个输入即 depth map，如下图所示：

input2:camera depth image
(1ch)6 camera,1*256*704

对于输出也有两个，大家可以回顾下上节课讲解的 BEVPool，它的输入就对应于这里的输出，如下图所示。一个是 camera_feature，维度是 6x32x88x80，分别代表着 NxHxWxC，另一个是 camera_depth_weights 即 depth 的概率图，维度是 6x118x32x88 分别代表着 NxDxHxW，这里的 D 表示对每一个特征像素 D 个 depth 的概率分布，图中 D 是 118，说明我们为图片上每个像素点估计 118 个深度值，之后对 118 个深度值做一个 softmax 看哪个点出现的可能性最大，这就是 camear backbone 的输出，它和普通的图像特征提取网络如 resnet 有所不同，多了一个深度概率分支

output:
camera feature:80chdepth feature:118ch

2. camera.backbone.onnx(int8)

接着我们再来看下 camera.backbone 的 INT8 的 onnx，camera backbone 部分如果是 int8 的话，我们可以看到在每一个 conv 前面都添加了 Q/DQ 节点，如下图所示，每一个 Q/DQ 节点都有对应的 scale 和 zero_shift，我们可以知道这一部分是经过 QAT 学习的，其余的没有变化（有关 QAT 学习如何添加这些 Q/DQ 节点有时间的话后面会介绍）

input1:camera
image(RGB)6 camera,3*256*704

可以看到每一个 Conv 前面都加了 Q/DQ 节点，每个 Conv 节点都有两个输入，一个是 activation value，一个是 weight，两个输入都需要加 Q/DQ，其实 Q/DQ 添加的过程并不是很复杂，通过 NVIDIA 提供的 pytorch_quantization 量化工具即可完成，这个我们在 TensorRT量化实战课YOLOv7量化：YOLOv7-PTQ量化(一) 中有提到过，大家感兴趣的可以看下

我们之前有讲过 TensorRT 里面对输入对 activation value 是 per-tensor 的量化粒度，每一个 tensor 只有一个 scale，这个大家可以从上图中看出来，y_scale 和 y_zero_point 都只有一个值，也就是 6x3x256x704 这整个 tensor 共用这一个 scale 和 zero_point

对于 weight 而言是 per-channel 的量化粒度，也就是说每个通道共享一个 scale 和 zero_point，这个我们从上图中也能看出来，可以看到 weight 的 Q 节点的 scale 有 64 个，对应的是 Conv 节点的 64 个通道

同时 zero_point 也是 64 个，只不过全为 0，如上图所示，那为什么都是 0 呢？这个我们在第五章节的时候也讲过，NVIDIA 将量化分为对称量化和非对称量化，NVIDIA 官方说如果要做非对称量化在部署阶段计算量比较大，也不好融合，所以 NVIDIA 在做量化时统一采用的是对称量化，因此 zero_point 就是 0 了

output:
camera feature:80chdepth feature:118ch

我们可以看其实并不是所有的节点都做了 INT8 量化，输出部分像 softmax、Transpose 就没有做 INT8 了，如上图所示

以上就是 camera.backbone 的 INT8 的 onnx 的整个结构了，值得注意的是在 resnet50int8/build 文件夹下有各种层的信息以及输出的日志文件，我们一起来看下，

camera.backbone.json

在 camera.backbone.json 文件中我们可以看到每个 layer 都有关于 INT8 量化的一些描述，我们重点来看下 camera.backbone.log，来看下层融合之后的精度

camera.backbone.log

我们可以看到 log 里面每个层每个节点的融合信息以及它们的精度的变化，大家可以打开简单看下

3. camera.vtransform.onnx(fp16)

我们看完 camera.backbone 之后我们来看 camera.vtransform，camera vtransform 的部分只有 fp16 的 onnx，需要看的东西并不是很多，需要注意的是，这个 vtransform 是针对 backbone 中输出进行的，三个 conv 将 360x360 大小的 input feature 进行特征学习 downsample 到 180x180

值得注意的是这里跨越了 BEVPool 这个部分，也就是说 camera.backbone 的两个输出经过 BEVPool 投影到 BEV 空间之后的输出才是作为 camera.vtransform 的输入

output:
80*360*360->80*180*180

4. fuser.onnx(fp16)

我们继续看，下一个是 fuser，fuser.onnx 的 fp16 模型比较简单，相比于 BEVFormer 来说 BEVFusion 的融合部分整体上只有 convolution 而没有像 BEVFormer 的 attention（spatial，temporal）。并且整体上相比于 backbone 而言，模型的深度也很浅，并且只有一个 BN，所有的 kernel 都是 3x3

input:
投影在 BEV 空间的 feature mapcamera 是 80ch，lidar 是 256ch估计是因为点云是 sparse 的，所以需要更大的 channel size

输入一个是 camera 一个是 lidar，camera 这边是 BEVPool 处理过投影到 BEV 上的 camera feature，维度是 1x80x180x180，lidar 这边是经过 SCN 网络提取后的 lidar feature，维度是 1x256x180x180

output:
通过多个 conv 将 camera feature 和 lidar feature 融合最终得到 180x180 Grid size 的 BEV 特征，ch 大小是 512

输出是融合后的 BEV 特征，维度是 1x512x180x180

5. fuser.onnx(int8)

fuser.onnx 的 int8 模型会稍微复杂一点，跟 camera.backbone(int8) 一样，每一个 conv 前都有 Q/DQ 节点，所有这里的 fuser 也是经过 QAT 进行学习到的，这里的权重已经能够在某种程度上适应 fp32->int8 的量化误差了

input:
投影在 BEV 空间的 feature mapcamera 是 80ch，lidar 是 256ch估计是因为点云是 sparse 的，所以需要更大的 channel size

output:
通过多个 conv 将 camera feature 和 lidar feature 融合最终得到 180x180 Grid size 的 BEV 特征，ch 大小是 512

6. lidar.backbone.xyz.onnx

我们再来看下 lidar.backbone.xyz.onnx 也就是点云特征提取网络的 onnx，这个其实就是 CenterPoint 的 SCN 架构直接导出的 ONNX

值得注意的是 lidar.backbone.xyz 的 onnx 比较特殊，因为这里使用的是自定义 onnx 节点，有两个自定义节点：

• SparseConvolution
• ScatterDense

所以在推理的时候会根据自定义 onnx 节点里的信息和输入 tensor 的信息进行推理

input:点云 tensor

output:
BEV-Grid:256*180*180

输入是经过处理后的点云 tensor 维度是 1x5，输出是 lidar feature 维度是 1x256x180x180，这个会输入到 fuser 模块与 camera 部分做融合得到融合后的 BEV 特征

自定义 SparseConvolution 节点里面包含了许多信息，如上图所示，这些信息将会在推理阶段用到，包括 activation，kernel_size，padding，rulebook，stride 等等

7. head.bbox.onnx(fp16)

最后我们看 head，head.bbox 部分是 fp16 推理的，使用 fuser 后的 512x180x180 的 feature map 进行前向推理，这里的 forward 过程的 onnx 详细部分没有必要看，我们只需要知道输出都有哪些：

• height：[dim，1，200]（3D 目标框的高度即 z 方向上的大小）
• dim：[dim，3，200]（3D 目标框的中心点即 center_x，center_y，center_z）
• rot：[dim，2，200]（rotation 即 sin 和 cos）
• reg：[dim，2，200]（3D 目标框的长宽即 x，y 方向上的大小）
• vel：[dim，2，200]（速度即 vx、vy，用来表示在哪个方向移动）
• score：[dim，10，200]（class confidence）

input:
在 BEV 空间上生成的特征图

output:
输出在 BEV 空间上的 3D BBox 的各种信息（高度、深度、坐标、得分等等）

输入是 1x512x180x180，也就是融合后的 BEV 特征，输出有 6 个，相关含义上面已经提到过了

以上就是 BEVFusion 中的各个 onnx 的分析，我们知道了每个 onnx 的输入输出以及如何衔接之后，再去阅读代码会相对简单一些

总结

这节课程我们主要学习了 BEVFusion 中的各个 onnx，分析了每个 onnx 的输入输出以及它们之间是怎么衔接的，主要包括 camera.backbone、camera.vtransform、fuser、lidar.backbone.xyz、head 五个 onnx，我们还分析了不同精度下的 onnx 差异，主要对比了 FP16 和 INT8 两种精度，INT8 下的 onnx 都插入了 Q/DQ 节点来做量化工作。

OK，以上就是第 7 小节有关 BEVFusion 中各个 onnx 分析的全部内容了，下节我们来学习 CUDA-BEVFusion 推理框架设计模式，敬请期待😄

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参考

• TensorRT量化实战课YOLOv7量化：YOLOv7-PTQ量化(一)

这篇关于八. 实战：CUDA-BEVFusion部署分析-分析BEVFusion中各个ONNX的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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