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synced 2025-12-24 13:28:13 +08:00
[Model] Refactor insightface models (#919)
* 重构insightface代码 * 重写insightface example代码 * 重写insightface example代码 * 删除多余代码 * 修改预处理代码 * 修改文档 * 修改文档 * 恢复误删除的文件 * 修改cpp example * 修改cpp example * 测试python代码 * 测试python代码 * 测试python代码 * 测试python代码 * 测试python代码 * 测试python代码 * 测试python代码 * 跑通python代码 * 修复重复初始化的bug * 更新adaface的python代码 * 修复c++重复初始化的问题 * 修复c++重复初始化的问题 * 修复Python重复初始化的问题 * 新增preprocess的几个参数的获取方式 * 修复注释的错误 * 按照要求修改 * 修改文档中的图片为图片压缩包 * 修改编译完成后程序的提示 * 更新错误include * 删除无用文件 * 更新文档
This commit is contained in:
Zheng_Bicheng
@@ -8,56 +8,43 @@
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- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
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- 2. 根据开发环境，下载预编译部署库和samples代码，参考[FastDeploy预编译库](../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
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以Linux上CPU推理为例，在本目录执行如下命令即可完成编译测试，支持此模型需保证FastDeploy版本0.7.0以上(x.x.x>=0.7.0)
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以Linux上CPU推理为例，在本目录执行如下命令即可完成编译测试
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```bash
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# “如果预编译库不包含本模型，请从最新代码编译SDK”
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mkdir build
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cd build
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# 下载FastDeploy预编译库，用户可在上文提到的`FastDeploy预编译库`中自行选择合适的版本使用
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wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
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tar xvf fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
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cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-x.x.x
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make -j
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#下载测试图片
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/test_samples/test_lite_focal_arcface_0.JPG
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/test_samples/test_lite_focal_arcface_1.JPG
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/test_samples/test_lite_focal_arcface_2.JPG
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/rknpu2/face_demo.zip
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unzip face_demo.zip
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# 如果为Paddle模型，运行以下代码
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/mobilefacenet_adaface.tgz
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tar zxvf mobilefacenet_adaface.tgz -C ./
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# CPU推理
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./infer_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
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./infer_adaface_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
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mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
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test_lite_focal_arcface_0.JPG \
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test_lite_focal_arcface_1.JPG \
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test_lite_focal_arcface_2.JPG \
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0
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face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 0
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# GPU推理
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./infer_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
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./infer_adaface_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
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mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
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test_lite_focal_arcface_0.JPG \
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test_lite_focal_arcface_1.JPG \
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test_lite_focal_arcface_2.JPG \
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1
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face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 1
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# GPU上TensorRT推理
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./infer_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
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./infer_adaface_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
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mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
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test_lite_focal_arcface_0.JPG \
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test_lite_focal_arcface_1.JPG \
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test_lite_focal_arcface_2.JPG \
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2
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face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 2
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# XPU推理
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./infer_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
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mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
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test_lite_focal_arcface_0.JPG \
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test_lite_focal_arcface_1.JPG \
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test_lite_focal_arcface_2.JPG \
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3
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face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 3
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```
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运行完成可视化结果如下图所示
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@@ -101,16 +88,22 @@ AdaFace模型加载和初始化，如果使用PaddleInference推理，model_file
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> > * **im**: 输入图像，注意需为HWC，BGR格式
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> > * **result**: 检测结果，包括检测框，各个框的置信度, FaceRecognitionResult说明参考[视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
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### 类成员变量
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#### 预处理参数
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用户可按照自己的实际需求，修改下列预处理参数，从而影响最终的推理和部署效果
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### 修改预处理以及后处理的参数
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预处理和后处理的参数的需要通过修改AdaFacePostprocessor，AdaFacePreprocessor的成员变量来进行修改。
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#### AdaFacePreprocessor成员变量(预处理参数)
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> > * **size**(vector<int>): 通过此参数修改预处理过程中resize的大小，包含两个整型元素，表示[width, height], 默认值为[112, 112],
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通过AdaFacePreprocessor::SetSize(std::vector<int>& size)来进行修改
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> > * **alpha**(vector<float>): 预处理归一化的alpha值，计算公式为`x'=x*alpha+beta`，alpha默认为[1. / 127.5, 1.f / 127.5, 1. / 127.5],
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通过AdaFacePreprocessor::SetAlpha(std::vector<float>& alpha)来进行修改
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> > * **beta**(vector<float>): 预处理归一化的beta值，计算公式为`x'=x*alpha+beta`，beta默认为[-1.f, -1.f, -1.f],
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通过AdaFacePreprocessor::SetBeta(std::vector<float>& beta)来进行修改
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> > * **permute**(bool): 预处理是否将BGR转换成RGB，默认true,
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通过AdaFacePreprocessor::SetPermute(bool permute)来进行修改
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> > * **size**(vector<int>): 通过此参数修改预处理过程中resize的大小，包含两个整型元素，表示[width, height], 默认值为[112, 112]
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> > * **alpha**(vector<float>): 预处理归一化的alpha值，计算公式为`x'=x*alpha+beta`，alpha默认为[1. / 127.5, 1.f / 127.5, 1. / 127.5]
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> > * **beta**(vector<float>): 预处理归一化的beta值，计算公式为`x'=x*alpha+beta`，beta默认为[-1.f, -1.f, -1.f]
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> > * **swap_rb**(bool): 预处理是否将BGR转换成RGB，默认true
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> > * **l2_normalize**(bool): 输出人脸向量之前是否执行l2归一化，默认false
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#### AdaFacePostprocessor成员变量(后处理参数)
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> > * **l2_normalize**(bool): 输出人脸向量之前是否执行l2归一化，默认false,
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AdaFacePostprocessor::SetL2Normalize(bool& l2_normalize)来进行修改
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- [模型介绍](../../)
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- [Python部署](../python)
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