pytorch 33 使用mmdeploy将mmdetection模型转换为onnx，并实现c++部署（支持动态nms）

本博文主要使用将mmdetection模型转换为onnx模型，并在实现onnx模型python下onnxruntime、mmdelpoy的测试；然后基于mmdelpoy的c++ sdk实现c++部署。以yolox的部署为例，相比于yolox作者发布的版本，基于mmdeploy部署的模型代码更加简洁，流程更加简单，而且模型内置nms无需自己写nms的代码。这里需要注意的mmdeploy概念的下模型是一个目录，包含了onnx文件和data pipeline等文件。

1、安装mmdeploy

1.1 下载安装mmdeploy

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdeploy.git
#然后进入mmdeploy的目录
cd mmdeploy
python setup.py install
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1.2 下载安装mmdeploy对于onnx的预编译包

https://github.com/open-mmlab/mmdeploy/releases

下载安装包后解压，然后进入装有pytorch环境的命令行中执行以下命令