核心内容摘要
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Apollo 占据网格感知模型：从训练到部署的完整指南引言：什么是占据网格？
分：为什么需要这份指南？
（背景与初衷）
分：核心概念与准备工作
1 关键术语
2 准备工作：驱动确认
分：训练阶段详解步骤 1: 获取训练环境与数据步骤 2: 创建并运行容器步骤 3: 进入容器并初始化启动SSH服务[可选]步骤 4: 数据预处理步骤 5: 模型评估（验证预训练权重）步骤 6: 模型微调步骤 7: 保存训练成果并清理
分：模型导出与部署步骤 1: 导出为ONNX格式步骤 2: 在Apollo系统中替换并测试模型模型文件结构说明
总结引言：什么是占据网格？
想象一下，自动驾驶汽车需要理解它周围的世界。
传统方法像识别“那里有一辆车”或“这是一个行人”，但这还不够。
自动驾驶汽车还需要知道那些没有被明确训练的物体（比如一个翻倒的纸箱、一个掉落的轮胎），以及空间是否可以被安全通过。
占据网格就是解决这个问题的
关键技术。
你可以把它理解成自动驾驶汽车的“上帝视角”或“三维思维导图”。
它将车辆周围的环境划分成无数个细小的立方体网格（比如长宽各200米，高10米，每个网格
5米见方），然后为每一个小立方体预测一个简单的状态：是否被占据（是/否）。
通过这种方式，汽车能获得一个详尽、统一且不受预定义类别限制的3D环境表示。
本文介绍的camera_detection_occupancy是百度Apollo平台中的一个感知模型，它仅使用摄像头图像，就能生成这种强大的3D占据网格。
下面，我们将一步步拆解如何训练、优化并最终将它部署到自动驾驶系统中。
分：为什么需要这份指南？
（背景与初衷）原训练环境复杂：Apollo官方模型的训练环境依赖众多，配置步骤繁琐，容易出错。
简化流程：为此，我们将所有依赖打包成Docker镜像，并将测试所需的小型数据集（nuScenes v
0-mini）也做成数据卷，实现开箱即用。
云端替代方案：虽然百度百舸AI平台提供了更便捷的BEV模型训练环境，但通常需要申请稀缺的GPU资源。
本指南提供的本地Docker方案，让你在拥有NVIDIA GPU的机器上即可快速开始。
核心价值：本指南旨在提供一个一体化、可复现的解决方案，帮助开发者和研究者绕过环境配置的“坑”，直接聚焦于模型本身的训练、评估与部署。
分：核心概念与准备工作
1 关键术语Docker：一个容器化平台，可以将软件及其所有依赖打包在一个“容器”里，确保在任何地方运行的结果都一致。
我们用它来封装训练环境。
nuScenes数据集：一个大型自动驾驶公开数据集，包含摄像头、激光雷达、雷达等多种传感器数据。
我们使用其精简版v
0-mini进行演示。
ONNX：一种开放的模型格式，允许你在不同框架（如PyTorch, TensorRT）之间转换和部署模型。
TensorRT：NVIDIA推出的高性能深度学习推理SDK，能极大优化模型在GPU上的运行速度。
2 准备工作：驱动确认确保你的NVIDIA显卡驱动版本为
580.
9
05或兼容版本。
# 查看当前驱动版本nvidia-smi如果版本不符，可从提供的链接下载安装。
驱动下载
分：训练阶段详解我们将整个过程分为两个容器：一个用于存放数据，一个用于运行训练代码。
这样做的好处是数据可以独立存在，即使删除了训练容器，数据依然保留。
步骤 1: 获取训练环境与数据下载我们预制的Docker镜像。
# 拉取训练环境镜像，并为其设置一个简短的标签dockerpull swr.cn-north-
myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hi20240217/pub:apollo_vision_netdockertag swr.cn-north-
myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hi20240217/pub:apollo_vision_net apollo_vision_net:v1dockerrmi swr.cn-north-
myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hi20240217/pub:apollo_vision_net# 拉取数据卷镜像，它包含了nuScenes mini数据集dockerpull swr.cn-north-
myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hi20240217/pub:apollo_vision_net_datadockertag swr.cn-north-
myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hi20240217/pub:apollo_vision_net_data apollo_vision_net_datadockerrmi swr.cn-north-
myhuaweicloud.com/ddn-k8s/docker.io/hi20240217/pub:apollo_vision_net_data步骤 2: 创建并运行容器# 首先，创建一个“数据容器”，它只是挂着数据，不运行任何程序dockerrun -d --name occ_data_container apollo_vision_net_datatail-f /dev/null# 然后，创建并运行“训练容器”。
这里做了几件重要的事：#
`--gpus all`：将GPU透传给容器。
#
`--shm-size=32g`：分配共享内存，大数据处理需要。
#
`-v $PWD:/home`：将当前主机目录挂载到容器的`/home`，方便文件交换。
#
`--volumes-from occ_data_container`：从数据容器挂载数据集。
#
`--name ot_dev`：给容器起名为`ot_dev`。
docker