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MMDetection2.17-权重模型转推理模型(pth转onnx)详细步骤及前向推理(Win10、Linux均适用)

    • 权重模型转推理模型的意义？
    • 换后的ONNX模型注意要点：
    • 转换流程及完整代码：
    • 前向推理及完整代码：

权重模型转推理模型的意义？

  • 方便部署：转为onnx格式的模型后，就可以不需要依赖mmdetection框架部署模型，同时也作为tensorRT格式的过渡模型。
  • 减少开销：onnx格式的模型占用GPU内存更小，更为精简，相比原始权重模型实际大小几乎仅为一半。（轻微的掉点可忽略不计）
  • 确保GPU可以加载：在做一些特定任务时，我们需要部署如 ResNet101+Cascade RCNN等较大的模型。在低劣的显卡如750Ti等是加载不了的(会导致显存爆炸)，而转换后的onnx模型在不同性能GPU上均可以部署，且均可以充分利用显存达到最大的FPS（这与onnx的机制有关）。

换后的ONNX模型注意要点：

  • 转换后的ONNX模型可以在GPU或CPU上推理，考虑到CPU上太慢，这里我们以GPU推理为例，其依赖为：onnx1.7.0、onnxruntime-gpu 1.8.0或1.10.0、cuda 11.1、cudn 8.0。（缺一不可）

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