mmdetection 转出来的onnx 怎么推理

将MMDetection转换为ONNX模型后，可以使用ONNX推理引擎进行推理。下面是一个简单的步骤来进行ONNX模型推理：

1. 导入必要的库：首先，需要导入相关的库，包括`onnx`、`onnxruntime`和`numpy`。

2. 加载ONNX模型：使用ONNX Runtime库中的`InferenceSession`类，加载从MMDetection转换得到的ONNX模型。

3. 准备输入数据：根据模型输入要求，准备输入数据，并将其转换为numpy数组的格式。

4. 执行推理：使用`InferenceSession`对象的`run`方法，传入输入数据，执行推理操作。

5. 解码输出结果：根据模型的输出设置，解析推理结果，并对其进行后处理。

下面是一个示例代码，用于演示如何使用ONNX模型进行推理：

import onnx
import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载ONNX模型
model_path = 'path_to_onnx_model.onnx'
onnx_model = onnx.load(model_path)
session = ort.InferenceSession(onnx_model.SerializeToString())

# 准备输入数据
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 执行推理
output_name = session.get_outputs()[0].name
output = session.run([output_name], {input_name: input_data})

# 解码输出结果
output = output[0]
# 进行后处理操作

在这个示例代码中，首先使用`onnx`库加载ONNX模型，然后使用`onnxruntime`库创建一个`InferenceSession`对象。接下来，准备输入数据，并使用`InferenceSession`对象的`run`方法进行推理。最后，可以根据模型的输出设置，对推理结果进行解码和后处理操作。

以上就是使用ONNX推理引擎进行MMDetection转换为ONNX模型的简单步骤。具体的推理过程会因模型结构和输入数据要求而有所不同，可以根据实际情况进行适配。