mmdetection3d模型导出指南：ONNX格式转换与验证
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdetection3d 1. 引言
在计算机视觉领域，3D目标检测（3D Object Detection）技术在自动驾驶、机器人导航等领域发挥着关键作用。mmdetection3d作为OpenMMLab推出的下一代通用3D目标检测平台，提供了丰富的模型和算法。将训练好的模型导出为ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，可以实现跨框架部署、模型优化和性能评估等功能。本文将详细介绍如何使用mmdetection3d将模型导出为ONNX格式，并进行验证。
2. 环境准备
2.1 安装依赖
在开始模型导出之前，需要确保已安装以下依赖库：
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
pip install onnx onnxruntime
2.2 准备模型和配置文件
mmdetection3d提供了多种预训练模型，可通过官方模型库下载。例如，我们以PointPillars模型为例进行导出，其配置文件位于configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py。
3. 模型导出流程
3.1 导出工具介绍
mmdetection3d虽然没有专门的ONNX导出脚本，但可以通过修改现有代码或编写自定义脚本来实现。主要思路是使用PyTorch的torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式。
3.2 编写导出脚本
创建export_onnx.py脚本，内容如下：
import torch
from mmdet3d.apis import init_model
import onnx
import onnxruntime as ort
import numpy as np
def export_model_to_onnx(config_path, checkpoint_path, output_path, input_shape=(1, 4, 16384)):
# 初始化模型
model = init_model(config_path, checkpoint_path, device='cpu')
model.eval()
# 创建输入张量
input_tensor = torch.randn(input_shape)
# 导出ONNX模型
torch.onnx.export(
model,
input_tensor,
output_path,
input_names=['input'],
output_names=['output'],
dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}},
opset_version=11
)
print(f"ONNX模型已导出至 {output_path}")
def verify_onnx_model(onnx_path, input_shape=(1, 4, 16384)):
# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load(onnx_path)
onnx.checker.check_model(onnx_model)
# 创建ONNX Runtime会话
ort_session = ort.InferenceSession(onnx_path)
# 生成随机输入
input_data = np.random.randn(*input_shape).astype(np.float32)
# 推理
inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data}
outputs = ort_session.run(None, inputs)
print(f"ONNX模型验证成功，输出形状: {outputs[0].shape}")
if __name__ == "__main__":
config_path = "configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py"
checkpoint_path = "checkpoints/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth"
output_path = "pointpillars.onnx"
export_model_to_onnx(config_path, checkpoint_path, output_path)
verify_onnx_model(output_path)
3.3 执行导出脚本
python export_onnx.py
4. 模型验证
4.1 检查ONNX模型结构
使用Netron工具可视化ONNX模型结构，确保网络层和输入输出节点正确。
pip install netron
netron pointpillars.onnx
4.2 精度验证
比较PyTorch模型和ONNX模型在相同输入下的输出结果，确保精度损失在可接受范围内。
# 在export_onnx.py中添加精度验证代码
def compare_outputs(pytorch_model, onnx_session, input_data):
# PyTorch推理
with torch.no_grad():
pytorch_output = pytorch_model(torch.tensor(input_data)).numpy()
# ONNX推理
onnx_output = onnx_session.run(None, {onnx_session.get_inputs()[0].name: input_data})[0]
# 计算误差
mse = np.mean((pytorch_output - onnx_output) ** 2)
print(f"PyTorch与ONNX输出的MSE: {mse}")
return mse < 1e-5 # 设定误差阈值
5. 常见问题与解决方案
5.1 动态输入形状问题
mmdetection3d中的部分模型（如基于点云的模型）输入点云数量不固定，导出ONNX时需指定动态轴：
dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size', 2: 'num_points'}, 'output': {0: 'batch_size'}}
5.2 不支持的算子
若导出过程中出现不支持的算子错误，可尝试以下解决方案：
- 更新PyTorch和ONNX版本
- 使用
torch.onnx.export的operator_export_type参数指定算子导出类型 - 自定义算子或修改模型结构
5.3 模型优化
导出ONNX模型后，可使用ONNX Runtime进行优化：
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType
quantize_dynamic(
'pointpillars.onnx',
'pointpillars_quantized.onnx',
weight_type=QuantType.QUInt8
)
6. 总结与展望
本文详细介绍了mmdetection3d模型导出为ONNX格式的流程，包括环境准备、导出脚本编写、模型验证等步骤。通过将模型导出为ONNX格式，可以实现跨框架部署和模型优化，为3D目标检测模型的实际应用提供了便利。未来，随着mmdetection3d的不断更新，官方可能会提供更完善的ONNX导出工具，进一步简化导出流程。
7. 参考文献
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
