onnxruntime ssd

### 使用 ONNX Runtime 运行 SSD 模型

为了使用 ONNX Runtime 来运行 SSD (Single Shot MultiBox Detector) 模型，需要完成几个主要步骤。这些步骤涵盖了环境准备、模型转换以及实际推理过程。

#### 安装依赖库
首先安装必要的 Python 库来支持 ONNX 和 ONNX Runtime 的操作：

pip install onnxruntime numpy opencv-python

#### 转换模型到 ONNX 格式
如果原始的 SSD 模型不是以 ONNX 格式保存，则需先将其转换成 ONNX 文件。对于 TensorFlow 或 PyTorch 训练好的模型可以分别通过 `tf2onnx` 或者 `torch.onnx.export()` 函数实现这一目标[^1]。

假设已经有一个名为 `ssd_model.pb` 的 TensorFlow SavedModel 格式的 SSD 模型，那么可以通过如下命令进行转换:

python -m tf2onnx.convert --saved-model ssd_model --output ssd_model.onnx

#### 加载并设置 ONNX 模型用于推断
一旦拥有了 `.onnx` 扩展名的文件之后，在Python脚本里加载该模型，并准备好输入数据来进行预测：

import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 初始化ONNX Runtime会话
session = ort.InferenceSession("ssd_model.onnx")

# 获取输入节点名称
input_name = session.get_inputs()[0].name

# 预处理图像作为网络输入
image_path = 'path_to_image.jpg'
img = cv2.imread(image_path)
resized_img = cv2.resize(img, (300, 300))  # 假设SSD期望输入尺寸为(300x300)
blob = cv2.dnn.blobFromImage(resized_img, scalefactor=1/255.0)

# 推理阶段
outputs = session.run(None, {input_name: blob})[0]

print(outputs.shape)  # 输出检测框的位置坐标和其他信息

上述代码片段展示了如何利用 OpenCV 对图片做预处理工作，接着调用 ONNX Runtime API 将其传递给已加载的 SSD 模型执行前向传播计算得到最终的结果。