mmdetection转onnx rtmdet
时间: 2025-01-07 12:54:17 浏览: 110
### 将 MMDetection 中的 RTMDet 模型转换为 ONNX 格式
为了将 MMDetection 的 RTMDet 模型成功转换为 ONNX 格式,需遵循特定步骤并确保环境配置正确。以下是详细的说明:
#### 环境准备
确认已安装 PyTorch 和 MMDetection 库,并且版本兼容。对于模型导出功能的支持情况,请查阅对应库的更新日志[^1]。
#### 导入必要的模块
```python
from mmcv import Config
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
import torch.onnx as onnx
```
#### 加载预训练模型及其配置文件
通过指定路径加载所需的检测器配置以及权重参数。
```python
config_file = 'path/to/rtmdet_config.py'
checkpoint_file = 'path/to/checkpoint.pth'
cfg = Config.fromfile(config_file)
model = init_detector(cfg, checkpoint=checkpoint_file, device='cuda:0')
```
#### 设置输入张量形状
定义用于模拟推理过程的标准输入尺寸;这一步骤至关重要,因为不同的网络结构可能接受不同大小的数据作为输入。
```python
dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640).to('cuda') # 假设图像分辨率为 (640x640),通道数为3
```
#### 执行模型到ONNX格式的转换操作
调用 `torch.onnx.export` 函数完成实际的转换工作,在此过程中可以设置一些选项来优化最终生成的ONNX模型性能。
```python
onnx.export(
model,
dummy_input,
"rtmdet.onnx",
export_params=True,
opset_version=11,
do_constant_folding=True,
input_names=['input'],
output_names=['output']
)
print("Model has been converted to ONNX.")
```
上述代码片段展示了如何利用 Python 脚本实现从 PyTorch 到 ONNX 的转换流程。需要注意的是,具体的 API 参数可能会随着框架版本的变化而有所调整,因此建议参考最新的官方文档获取最准确的信息[^2]。
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