用onnxruntime推理出的数据要怎么处理然后得到boxes和score呢

在使用ONNXRuntime进行模型推理并获取bounding boxes（边界框）和得分时，通常需要遵循以下步骤：

1. **模型加载**：
首先，你需要加载已经转换成ONNX格式的模型文件到ONNXRuntime环境中。这通常是通过` OrtSession`对象完成的，它代表了模型运行的上下文。

import onnxruntime

sess = ort.InferenceSession("model.onnx")

2. **输入数据准备**：
确保你已经有了匹配模型输入结构的张量或numpy数组。这包括模型所需的特征图或其他预处理后的数据。

input_data = ... # 根据模型要求填充适当形状的数据

3. **推理执行**：
使用`sess.run`方法运行推理，并指定输入数据和期望输出的名称。如果模型输出包含bbox和得分信息，它们通常会作为特定的输出节点存在。

outputs = sess.run(["output_node_name"], {"input_node_name": input_data})

这里"output_node_name"应该替换为你模型实际输出bbox和得分的节点名。

4. **解析结果**：
输出结果是一个字典，通常会有单独的键对应bbox和得分。你需要从这个字典中提取出对应的值，格式化为合适的二维数组（每个元素表示一个检测到的对象的bbox和得分）。

boxes = outputs["bbox_output"]
scores = outputs["score_output"]

5. **数据处理**：
对于boxes，你可能需要进行非极大抑制（NMS）等后续处理，以去除冗余或低置信度的预测。对于scores，可能需要进行阈值筛选，只保留高概率的预测。

6. **结果存储或展示**：
最后，你可以将boxes和scores用于可视化、数据库插入或者其他应用程序需求。

记得检查模型文档以了解确切的输出节点名称和形状，因为这可能会因模型架构的不同而变化。