Lidar融合sparse-bev感知模型
这篇教程主要是告诉大家如何利用HAT在自动驾驶数据集 Nuscenes 上训练一个Lidar融合感知模型，包括浮点、量化和定点模型。
下文以配置 configs/lidar_bevfusion/bev_sparse_lidar_fusion_henet_tinym_nuscenes.py 为例介绍如何配置并训练Lidar融合多任务感知模型。
bev_sparse_lidar_fusion_henet_tinym_nuscenes 是一个多模态自动驾驶感知模型，接受两种 camera 和 lidar 两种模态的输入，输出动态要素3d检测框。
训练流程
如果你只是想简单的把 bev_sparse_lidar_fusion_henet_tinym_nuscenes 的模型训练起来，那么可以首先阅读一下这一章的内容。和其他任务一样，对于所有的训练，评测任务，HAT统一采用 tools + config 的形式来完成。在准备好原始数据集之后，可以通过下面的流程，方便地完成整个训练的流程。
数据集准备
这里以nuscense数据集为例，可以从 https://www.nuscenes.org/nuscenes 下载数据集, 对于Occupancy预测任务，还需要下载OCC的GT，可以从 https://github.com/CVPR2023-3D-Occupancy-Prediction/CVPR2023-3D-Occupancy-Prediction 下载数据集。 这里建议将下载好的数据集，解压到nuscense数据集文件夹中的 occ3d/gts 下。 然后运行以下命令，将lidar, images, occ gt等数据一起打包成lmdb格式：
上面这两条命令分别对应着转换训练数据集和验证数据集，打包完成之后，data目录下的文件结构应该如下所示：
train_lmdb和val_lmdb就是打包之后的训练数据集和验证数据集，也是网络最终读取的数据集。
模型训练
数据集准备好之后，就可以开始训练浮点型的lidar融合多任务感知模型 bev_sparse_lidar_fusion_henet_tinym_nuscenes 了。
首先可以使用以下命令评估模型的计算量：
如果你想要复现整个模型浮点和定点训练流程，你需要：
以上命令分别完成camera输入的浮点模型预训练，浮点模型训练和定点模型的训练，其中定点模型的训练需要以训练好的浮点模型为基础，具体内容请阅读 量化感知训练 章节的内容。
导出定点模型
完成量化训练后，便可以开始导出定点模型。可以通过下面命令来导出：
模型验证
在完成训练之后，可以得到训练完成的浮点、量化或定点模型。和训练方法类似，我们可以用相同方法来对训好的模型做指标验证，得到为 Float , Calibration 和 Qat 的指标，分别为浮点和量化的指标。
和训练模型时类似，--stage 后面的参数为 float、 calibration 和 qat 时，分别可以完成对训练好的浮点模型、校准模型和量化模型的验证。
定点模型精度验证也可使用下面命令，但需要注意是必须要先导出hbir：
模型推理
HAT 提供了 infer_hbir.py 脚本提供了对定点模型的推理结果进行可视化展示，以下命令会从数据集获取数据保存在 "./demo" 文件夹，然后可视化在 ${save_path} 文件夹。
仿真上板精度验证
除了上述模型验证之外，我们还提供和上板完全一致的精度验证方法，可以通过下面的方式完成：
定点模型检查和编译
在HAT中集成的量化训练工具链主要是为了地平线的计算平台准备的，因此，对于量化模型的检查和编译是必须的。我们在HAT中提供了模型检查的接口，可以在定义好量化模型之后，先检查能否在 BPU 上正常运行：
在模型训练完成后，可以通过 compile_perf_hbir 脚本将量化模型编译成可以上板运行的 hbm 文件，同时该工具也能预估在 BPU 上的运行性能：
以上就是从数据准备到生成量化可部署模型的全过程。
训练细节
在这个说明中，我们对模型训练需要注意的一些事项进行说明，主要为 config 的一些相关设置。
模型构建
模型定义相关的config如下：
其中，lidar_network 定义了处理lidar输入的encoder，model 给出了完整的模型定义。model 下面的 type 表示定义的模型名称，剩余的变量表示模型的其他组成部分。
这样定义模型的好处在于我们可以很方便的替换我们想要的结构。
数据增强
跟 model 的定义一样，数据增强的流程是通过在config配置文件中定义 data_loader 和 val_data_loader 这两个dict来实现的，分别对应着训练集和验证集的处理流程。
例如训练集的定义为：
训练策略
为了训练一个精度高的模型，好的训练策略是必不可少的。对于每一个训练任务而言，相应的训练策略同样都定义在其中的config文件中，从 float_trainer 这个变量就可以看出来。
雷达融合sparse模型的 float_trainer 的配置如下, 我们加载了单camera输入的 sparse bev 模型作为预训练。
float_trainer 从大局上定义了我们的训练方式，包括使用多卡分布式训练（distributed_data_parallel_trainer），模型训练的epoch次数，以及优化器的选择。
同时 callbacks 中体现了模型在训练过程中使用到的小策略以及您想实现的操作，包括学习率的变换方式(CosineAnnealingLrUpdater)，在训练过程中验证模型的指标(Validation)，以及保存(Checkpoint)模型的操作。
当然，如果你有自己希望模型在训练过程中实现的操作，也可以按照这种dict的方式添加。
通过上面的介绍，你应该对config文件的功能有了一个比较清楚的认识。然后通过前面提到的训练脚本，就可以训练一个高精度的纯浮点的检测模型。当然训练一个好的检测模型不是我们最终的目的，它只是做为一个pretrain为我们后面训练定点模型服务的。
量化模型训练
当我们有了纯浮点模型之后，就可以开始训练相应的定点模型了。和浮点训练的方式一样，我们只需要通过运行下面的脚本就可以得到伪量化模型了:
可以看到，我们的配置文件没有改变，只改变了 stage 的类型, 其中calibration流程可以为QAT的量化训练提供一个更好的初始化参数。
我们使用模版配置了 Float2Calibration 和 Float2QAT 将模型分别转换为calibration和qat模型，具体的calibration 和 QAT 的config为：
训练策略不同
正如我们之前所说，量化训练其实是在纯浮点训练基础上的finetue。因此量化训练的时候，我们的初始学习率相比float小很多，
训练的epoch次数也大大减少，最重要的是 model 定义的时候，我们的 pretrained 需要设置成已经训练出来的纯浮点模型的地址。
做完这些简单的调整之后，就可以开始训练我们的量化模型了。
关于量化训练中的关键步骤，比如准备浮点模型、算子替换、插入量化和反量化节点、设置量化参数以及算子的融合等，请阅读 量化感知训练 章节的内容。