【求助】BEVFormer 板端使用 mini 数据进行推理，效果严重掉点

已解决

🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ2025-09-26

404

芯片型号：J6M

OE版本：3.0.31

问题：根据 https://developer.horizon.auto/blog/12602 使用 nuscenes 的 mini 数据进行验证时，得到的结果不对

我的操作如下：

对的，除了帖子中的 '2.2 NFS服务器安装、配置以及板端挂载使用' 这一节直接跳过（其余同学已经配置好了），然后按照整体的步骤执行一遍之后，却发现评估得到的精度很低
1. 将 nuscenes 的 mini 数据集按照要求放置
2. 使用 OE 中的 /open_explorer/samples/ucp_tutorial/dnn/ai_benchmark/j6/qat/tools/eval_preprocess 下的 bev_preprocess.py 文件执行后得到 nuscenes_bev 文件夹，idx.txt
3. 将 nuscenes_bev 文件夹，idx.txt 文件传输到板端，在板端使用 gen_file_list.sh 生成相应的 lst 文件
4. 使用 bash accuracy.sh 得到推理之后的 eval.log 文件
5. 将 eval.log 文件回传到本地 OE 中，使用 /media/hy/Docus/J6M/open_explorer/samples/ucp_tutorial/dnn/ai_benchmark/j6/qat/tools/python_tools/accuracy_tools 中的 bev_eval.py 得到指标

mini 数据的目录结构如下

bev_preprocess.py 配置项如下

idx.txt 的内容如下

nuscenes_bev 目录的结构如下

gen_file_list.sh 的内容如下

得到用于执行 accuracy.sh 的目录

执行 bash accuracy.sh 的打印内容

bev_eval 的配置

根据 eval.log 进行评估之后得到的结果

算法工具链

征程6技术深度解析

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Vincent
Lv.4
你好，是否可以详细描述下你当前遇到的问题？
2025-09-26
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Vincent
Lv.4
你是完全复现了这个帖子里面的内容吗？发现精度很低
2025-09-26
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- 🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ回复Vincent:
  对的，主要就是这个问题，然后我将帖子更新了一下，将我的执行过程做了相关记录，麻烦您帮我看看是哪里出现了问题
  2025-09-26
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费小财
Lv.5
你好，有执行的完整日志吗
2025-09-26
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10
- 🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ回复费小财:
  帖子已更新，相关过程在描述中有所记录，麻烦您帮我检查一下是哪一步出现了问题~
  2025-09-26
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- 费小财回复🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ:
  好的，看到更新了
  2025-09-28
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- 🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ回复费小财:
  下图是直接使用 OE 包中的数据进行可视化的结果，上图是 bevformer 的推理结果，下图是 LSS 的推理结果，根据文档表示 bevformer 的实际性能比 LSS 的高，但图中显示 LSS 的检测效果比较好，这是什么原因引起的呢？
  2025-09-29
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- Vincent回复🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ:
  你好，你用mini数据集重新QAT训练模型了吗还是知识推理测试
  2025-09-29
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- Vincent回复🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ:
  如果重新训练了，效果不好可能跟数据集有关，小数据集有可能破坏预训练模型参数的稳定性
  2025-09-29
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- 🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ回复Vincent:
  直接进行知识推理，即直接在板端执行 latency 测试的时候将输出配置修改为以下内容时得到的输出文件
  "output_config": { "output_type": "image", "enable_view_output": true, # 开启可视化 "view_output_dir": "./output_dir", # 可视化结果输出路径 "bev_ego2img_info": [ "../../config/visible/bev/scenes.json", # 输入的场景信息 "../../config/visible/bev/boston.bin", # boston场景的homography矩阵 "../../config/visible/bev/singapore.bin" # singapore场景的homography矩阵 ], "image_list_enable": true, "in_order": false }
  2025-09-29
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- 🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ回复🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ:
  测试使用的数据是 OE 包中提供的 163b70e627854893b88575caf85a56ea.bin b10f0cd792b64d16a1a5e8349b20504c.bin 6eb8a3ff0abf4f3a9380a48f2a0b87ef.bin fd8420396768425eabec9bdddf7e64b6.bin 四帧
  2025-09-29
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- 费小财回复🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ:
  试过所有的场景都是这样的问题吗
  2025-09-30
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- 费小财回复🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ:
  有没有其他的测试数据，也可以试试看看是不是都这样的结果的
  2025-09-30
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- 🇨 🇯 🇱ᨼ ᩚ回复费小财:
  我在 mini 数据的 val 数据和 OE 包中给定的数据得到的结构都比较差，下图是一个 mini 的 val 的可视化结果
  
  部分行人的效果反而要好一点
  2025-09-30
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