mmdet3D onnx

### 将 MMDetection3D 模型转换为 ONNX 格式

为了将 MMDetection3D (mmdet3d) 的模型转换成 ONNX 格式，可以利用 MMdeploy 提供的功能来完成此操作。以下是具体实现方法：

#### 准备工作
确保安装了必要的依赖项和支持的后端工具链，如 ONNX Runtime 和 mmdeploy。

#### 导出模型至 ONNX 文件
通过配置文件指定要导出的目标框架以及相应的参数设置。对于 mmdet3d 来说，这涉及到定义 `model_cfg` 和 `deploy_cfg` 参数[^1]。

from mmdeploy.apis import torch2onnx  # 使用mmdeploy中的API进行PyTorch到ONNX的转换

# 定义原始检测器配置路径
model_cfg = 'path/to/mmdet3d/config.py'

# 设置部署配置以指示输出为动态尺寸的ONNX模型
deploy_cfg = 'mmdeploy/configs/mmdet3d/detection_3d/detection_3d_onnxruntime_static.py'

output_file = './mmdet3d_model.onnx'
input_shape = (1, 3, 640, 640)

torch2onnx(
    model=model,
    input_img='test_image.png',
    output_file=output_file,
    deploy_cfg=deploy_cfg,
    model_cfg=model_cfg,
    device='cuda:0')

这段代码展示了如何调用 mmdeploy 中的 API 实现 PyTorch 到 ONNX 的转换过程，并保存生成的 ONNX 文件用于后续处理或推理任务[^2]。

#### 加载并测试已转换的 ONNX 模型
一旦成功创建了 ONNX 版本的 mmdet3d 模型，则可以通过如下方式加载该模型来进行预测：

import numpy as np
import onnxruntime as ort

session = ort.InferenceSession('./mmdet3d_model.onnx')

dummy_input = np.random.randn(1, 3, 640, 640).astype(np.float32)
outputs = session.run(None, {"image": dummy_input})

print(outputs)

上述脚本说明了怎样借助 OnnxRuntime 库读取之前生成好的 ONNX 文件，并执行一次简单的前向传播计算作为验证。