mmdeploy 导出detr

要导出 DETR 模型，您需要使用 mmcv 和 mmdetection 库。以下是导出 DETR 模型的步骤：

1. 安装 mmcv 和 mmdetection：

pip install mmcv-full mmdetection

2. 下载 mmdetection 的配置文件和权重文件。您可以从 mmdetection 的模型库中下载 DETR 模型的配置文件和权重文件。

3. 将配置文件和权重文件合并为一个文件：

python tools/deployment/pytorch2onnx.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} ${OUTPUT_FILE} --shape ${INPUT_SHAPE} --opset-version ${OPSET_VERSION}

其中，`${CONFIG_FILE}` 是 DETR 模型的配置文件路径，`${CHECKPOINT_FILE}` 是 DETR 模型的权重文件路径，`${OUTPUT_FILE}` 是导出的 ONNX 模型文件路径，`${INPUT_SHAPE}` 是输入数据的形状，`${OPSET_VERSION}` 是 ONNX 模型的版本号。

4. 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 模型：

python tools/deployment/onnx2trt.py ${ONNX_FILE} ${TRT_FILE} --explicit_batch --fp16

其中，`${ONNX_FILE}` 是导出的 ONNX 模型文件路径，`${TRT_FILE}` 是导出的 TensorRT 模型文件路径。

5. 使用导出的 TensorRT 模型进行推理。您可以使用 TensorFlow、PyTorch 或 C++ 等框架加载和运行 TensorRT 模型。