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综述
bevfusion的各个部分的实现有着鲜明的特点，并且相互独立，特别是考虑到后续部署的需要，这里将整个网络，分成多个部分，分别导出onnx，方便后续部署。
export-camera.py
相机部分导出思路如下：
1）骨干网络的选择
对于骨干网络来说，选择了Resnet50作为骨干网络。精度会掉一点，但是收益非常大，益于部署。
2）网络拆分
bev_pool有着高性能计算的需求，是使用cuda核函数实现的。
bev_pool的输入，依赖于bev_pool之前的网络的输出，bev_pool的输出，需要有个池化，使得360360大小的bev池化成180180。
所以bev_pool把整个网络，从中间分隔。
目前思路如下：
加载模型
- Args
Namespace(ckpt='qat/ckpt/bevfusion_ptq.pth', fp16=False)
加载数据
- Data数据中有什么
加载后续生成计算图时需要的数据。其实就是提供了一个全是0的样本数据。
onnx__59">生成需要导出成 onnx 的模块
Backbone 模块
CUDA-BEVFusion选择使用子类化的方式，从model也就是整个模型中，摘出自己想要的相机部分，构建成camera_model
下图是具体子类化实现方式，子类化要对mit-bevfusion的代码、网络十分熟悉，有着充分的理解。
下图是mit-bevfusion的代码，会发现二者很像。子类化要忠实于原本的python算法，在这个基础上进行修改，实现自己想要的功能。
下方也是原mit-bevfusion的代码，可以看到原本的输出只有1个，而SubclassCameraModule里的get_cam_feats有两个输出。这个
这里创建了一个SubclassCameraModule类，用于在 BEVFusion 模型中提取部分模型用于导出 onnx。
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init 函数就是通常的初始化函数。
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forward 函数是基于 bevfusion 中的
extract_camera_features函数的修改，对self.encoders["camera"][vtransforms]进行了较多修改。-
取消了
get_geometry和bev_pool的计算，并且省去了深度和图像特征的外积操作。之后生成的计算图包含了 Resnet50、GeneralizedLSSFPN、dtransform、depthnet 和两个切片操作。 -
输出从原本的一个输出，
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Resnet50
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GeneralizedLSSFPN（Neck）、dtransform、depthnet
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切片
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从onnx中可以明显的看出，
SubclassCameraModule类的输出修改为两个。- 取消外积，这样输入bev_pool的数据规模大大减少。从161183288*80拆成了两个如图形状的数据。
VTransform 模块
BaseDepthTransform 中的下采样操作，将 bev pool 的输出作为输入，这里仅导出 downsampling 的计算图。
onnx_108">生成 onnx
使用 pytorch 原生的伪量化计算方法
onnx_116">导出 camera.backbone.onnx
根据 SubclassCameraModule.forward 中的流程生成计算图，再经过简化(126行)生成最终的 camera.backbone.onnx。
onnx_123">导出 camera.vtransform.onnx
根据 DepthLSSTransform.downsample 模块生成计算图，保存为 camera.vtransform.onnx。
