frcnn导出onnx

Faster R-CNN (区域卷积神经网络) 是一种广泛用于目标检测任务的深度学习模型。将训练好的 FRCNN 模型转换为 ONNX 格式，是为了能够在多种支持 ONNX 的计算平台上部署模型，如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。以下是将FRCNN模型导出为ONNX的基本步骤：

1. **选择框架**：首先，确保你已经用某种支持FRCNN的深度学习库进行了训练，比如Detectron2（基于Python的Facebook AI Research库）。

2. **加载模型**：从训练好的模型文件加载模型。这通常包括权重和配置信息。

3. **模型推理**：使用库提供的工具，在选定的数据集上进行一次前向传播，获取预测结果。这一步可以生成一些中间张量，它们会被包含在ONNX模型中。

4. **转换为ONNX**：使用像`model.export()`（Detectron2），`torch.onnx.export()`（PyTorch）这样的函数，将模型及其张量类型转换为ONNX格式。需要提供输入数据的形状和类型，以及指定输出层名称。

5. **验证与优化**：使用ONNX的工具验证转换后的模型是否正确，并对模型进行可能的优化，以减少内存消耗和提高运行速度。

import onnx
from detectron2.modeling import build_model
# 加载模型
model = build_model(<your_config_file>)
# 获取模型预测
outputs = model(<input_data>)
# 导出为ONNX
onnx.save(onnx.utils.polymorphic_to_onnx(model, <input_data>.shape), "frcnn.onnx")