c# 如何浆目标检测 pt模型转换成 onnx

在C#中将预训练的目标检测模型（如YOLO、Faster R-CNN等）转换为ONNX格式通常涉及以下步骤：

1. **选择合适的库**：首先，你需要安装一些支持模型转换的库，比如`TensorFlow.NET`如果原始模型是基于TensorFlow，或者`ML.Net`如果模型是基于.NET框架的。

2. **加载模型**：使用对应库加载你在C#项目中训练好的目标检测模型。例如，如果你的模型是在TensorFlow中训练的，可以使用`TFSession`或`KerasModel`来加载。

using TensorFlow;
// 或者 ML.NET
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;

3. **模型序列化**：一旦模型加载成功，将其转换为序列化的形式，以便保存为ONNX文件。对于TensorFlow模型，可以使用`Save`函数或者`tf.saved_model.save`方法。对于ML.NET，你可以使用`MLContext.Model.Save`。

var graph = model.Graph; // 对于TensorFlow
// 或 MLContext.Model.Save("path/to/output.onnx", model); // 对于ML.NET

4. **转换为ONNX**：然后使用`OnnxConverter`工具或第三方库如`TensorFlow.NET`提供的`ConvertToOnnx`方法将模型转换为ONNX格式。

using OnnXMLTools;
using Tensorflow.Onnx;

string onnxModelPath = "path/to/output.onnx";
using (var mlContext = new MLContext())
{
    var onnxModel = ConvertTensorFlowGraphToOnnx(graph);
    File.WriteAllBytes(onnxModelPath, onnxModel.Content);
}

5. **验证转换**：最后，检查转换后的ONNX模型是否正确，可以用ONNX的工具或者验证脚本来确认模型结构和精度是否保持一致。

using System.IO;
using Onnxruntime;
// ...

var session = new InferenceSession(onnxModelPath);
// 然后你可以进行推理测试