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SMOKE：Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimation

目录


引用

Liu, Zechen, Zizhang Wu, and Roland Tóth. "Smoke: Single-stage monocular 3d object detection via keypoint estimation." In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 996-997. 2020.


简介

SMOKE是一个单阶段的单目3D检测模型，该论文创新性地提出了预测物体中心点投影来间接预测物体3D检测框的方法。我们参照了Apollo项目对于该模型的修改：

  • 使用普通卷积替代了原论文中使用的可形变卷积

  • 添加了一个头部来预测 2D 中心点和 3D 中心点之间的偏移

  • 添加了另一个头部来预测 2D 边界框的宽度和高度。可以通过预测的二维中心、宽度和高度直接获得二维边界框


模型库

模型 骨干网络 3DmAP Mod. Car
Easy Mod. Hard		 Pedestrian
Easy Mod. Hard		 Cyclist
Easy Mod. Hard		 模型下载 配置文件 日志
SMOKE DLA34 2.94 6.26 5.16 4.54 3.04 2.73 2.23 1.69 0.95 0.94 model config log | vdl
SMOKE HRNet18 4.05 8.48 6.44 5.74 5.02 4.23 3.06 2.59 1.49 1.37 model config log | vdl

注意： KITTI benchmark使用4张V100 GPU训练得出。


使用教程

下面的教程将从数据准备开始，说明如何训练SMOKE模型

数据准备

目前Paddle3D中提供的SMOKE模型支持在KITTI数据集上训练，因此需要先准备KITTI数据集，请在官网进行下载：

  1. left color images of object data set (12 GB)

  2. training labels of object data set (5 MB)

  3. camera calibration matrices of object data set (16 MB)

并下载数据集的划分文件列表：

wget https://bj.bcebos.com/paddle3d/datasets/KITTI/ImageSets.tar.gz

将数据解压后按照下方的目录结构进行组织

$ tree KITTI
KITTI
├── ImageSets
│   ├── test.txt
│   ├── train.txt
│   ├── trainval.txt
│   └── val.txt
└── training
    ├── calib
    ├── image_2
    └── label_2

在Paddle3D的目录下创建软链接 datasets/KITTI，指向到上面的数据集目录

训练

使用如下命令启动4卡训练

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3

# 每隔50步打印一次训练进度
# 每隔5000步保存一次模型，模型参数将被保存在output目录下
fleetrun tools/train.py --config configs/smoke/smoke_dla34_no_dcn_kitti.yml --num_workers 2 --log_interval 50 --save_interval 5000

评估

使用如下命令启动评估

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0

# 使用Paddle3D提供的预训练模型进行评估
python tools/evaluate.py --config configs/smoke/smoke_dla34_no_dcn_kitti.yml --num_workers 2 --model output/iter_70000/model.pdparams

导出部署

使用如下命令导出训练完成的模型

# 导出Paddle3D提供的预训练模型
python tools/export.py --config configs/smoke/smoke_dla34_no_dcn_kitti.yml --model output/iter_70000/model.pdparams

执行预测

命令参数说明如下：

参数 说明
model_file 导出模型的结构文件smoke.pdmodel所在路径
params_file 导出模型的参数文件smoke.pdiparams所在路径
image 待预测的图片路径
use_gpu 是否使用GPU进行预测，默认为False
use_trt 是否使用TensorRT进行加速，默认为False
trt_precision 当use_trt设置为1时，模型精度可设置0/1/2，0表示fp32，1表示int8，2表示fp16。默认0
collect_dynamic_shape_info 是否收集模型动态shape信息。默认为False。只需首次运行，下次运行时直接加载生成的shape信息文件即可进行TensorRT加速推理
dynamic_shape_file 保存收集到的模型动态shape信息的文件路径。默认为dynamic_shape_info.txt

Python部署

进入代码目录 deploy/smoke/python，运行以下命令，执行预测：

  • 执行CPU预测

    python infer.py --model_file /path/to/smoke.pdmodel --params_file /path/to/smoke.pdiparams --image /path/to/image

  • 执行GPU预测

    python infer.py --model_file /path/to/smoke.pdmodel --params_file /path/to/smoke.pdiparams --image /path/to/image --use_gpu

  • 执行CPU预测并显示3d框

    python vis.py --model_file /path/to/smoke.pdmodel --params_file /path/to/smoke.pdiparams --image /path/to/image

  • 执行GPU预测并显示3d框

    python vis.py --model_file /path/to/smoke.pdmodel --params_file /path/to/smoke.pdiparams --image /path/to/image --use_gpu

  • 执行TRT预测

    注意：需要下载支持TRT版本的paddlepaddle以及nvidia对应版本的TensorRT库

    • 首次运行TensorRT，收集模型动态shape信息，并保存至--dynamic_shape_file指定的文件中

      python infer.py --model_file /path/to/smoke.pdmodel --params_file /path/to/smoke.pdiparams --image /path/to/image --collect_shape_info --dynamic_shape_file /path/to/shape_info.txt

    • 加载--dynamic_shape_file指定的模型动态shape信息，使用FP32精度进行预测

      python infer.py --model_file /path/to/smoke.pdmodel --params_file /path/to/smoke.pdiparams --image /path/to/image --use_trt --dynamic_shape_file /path/to/shape_info.txt

C++部署

编译步骤

  • step 1: 进入部署代码所在路径
cd deploy/smoke/cpp
  • step 2: 下载Paddle Inference C++预编译库

Paddle Inference针对是否使用GPU、是否支持TensorRT、以及不同的CUDA/cuDNN/GCC版本均提供已经编译好的库文件，请至Paddle Inference C++预编译库下载列表选择符合的版本。

  • step 3: 下载OpenCV

  • step 4: 修改compile.sh中的编译参数

主要修改编译脚本compile.sh中的以下参数：

参数 说明
WITH_GPU 是否使用gpu。ON或OFF， OFF表示使用CPU，默认ON
USE_TENSORRT 是否使用TensorRT加速。ON或OFF，默认OFF
LIB_DIR Paddle Inference C++预编译包所在路径，该路径下的内容应有：CMakeCache.txt、paddle、third_party和version.txt
CUDNN_LIB cuDNNlibcudnn.so所在路径
CUDA_LIB CUDAlibcudart.so 所在路径
TENSORRT_ROOT TensorRT所在路径。非必须，如果USE_TENSORRT设置为ON时，需要填写该路径，该路径下的内容应有bin、lib和include等
  • step 5: 开始编译
sh compile.sh
  • step 6: 执行预测
./build/infer --model_file /path/to/smoke.pdmodel --params_file /path/to/smoke.pdiparams --image /path/to/image

注意：如果要使用TRT预测，请根据编译步骤的step 3，修改compile.sh中TensorRT相关的编译参数，并重新编译。


自定义数据集

如果您想在自定义数据集上进行训练，请参考自定义数据准备教程将数据组织成KITTI数据格式即可