FastDeploy/examples/vision/faceid/insightface/rknpu2/cpp/README_CN.md

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InsightFace C++部署示例

FastDeploy支持在RKNPU上部署包括ArcFace\CosFace\VPL\Partial_FC在内的InsightFace系列模型。

本目录下提供infer_arcface.cc快速完成InsighFace模型包括ArcFace在CPU/RKNPU加速部署的示例。

在部署前，需确认以下两个步骤:

1. 软硬件环境满足要求
2. 根据开发环境，下载预编译部署库或者从头编译FastDeploy仓库

以上步骤请参考RK2代NPU部署库编译实现

在本目录执行如下命令即可完成编译测试

mkdir build
cd build
# FastDeploy version need >=1.0.3
wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
tar xvf fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-x.x.x
make -j

# 下载官方转换好的ArcFace模型文件和测试图片
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/ms1mv3_arcface_r18.onnx
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/rknpu2/face_demo.zip
unzip face_demo.zip

# CPU推理
./infer_arcface_demo ms1mv3_arcface_r100.onnx face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 0
# RKNPU推理
./infer_arcface_demo ms1mv3_arcface_r100.onnx face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 1

运行完成可视化结果如下图所示

以上命令只适用于Linux或MacOS, Windows下SDK的使用方式请参考:

• 如何在Windows中使用FastDeploy C++ SDK

InsightFace C++接口

ArcFace类

fastdeploy::vision::faceid::ArcFace(
        const string& model_file,
        const string& params_file = "",
        const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
        const ModelFormat& model_format = ModelFormat::ONNX)

ArcFace模型加载和初始化，其中model_file为导出的ONNX模型格式。

CosFace类

fastdeploy::vision::faceid::CosFace(
        const string& model_file,
        const string& params_file = "",
        const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
        const ModelFormat& model_format = ModelFormat::ONNX)

CosFace模型加载和初始化，其中model_file为导出的ONNX模型格式。

PartialFC类

fastdeploy::vision::faceid::PartialFC(
        const string& model_file,
        const string& params_file = "",
        const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
        const ModelFormat& model_format = ModelFormat::ONNX)

PartialFC模型加载和初始化，其中model_file为导出的ONNX模型格式。

VPL类

fastdeploy::vision::faceid::VPL(
        const string& model_file,
        const string& params_file = "",
        const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
        const ModelFormat& model_format = ModelFormat::ONNX)

VPL模型加载和初始化，其中model_file为导出的ONNX模型格式。 参数

• model_file(str): 模型文件路径
• params_file(str): 参数文件路径，当模型格式为ONNX时，此参数传入空字符串即可
• runtime_option(RuntimeOption): 后端推理配置，默认为None，即采用默认配置
• model_format(ModelFormat): 模型格式，默认为ONNX格式

Predict函数

ArcFace::Predict(const cv::Mat& im, FaceRecognitionResult* result)

模型预测接口，输入图像直接输出检测结果。

参数

• im: 输入图像，注意需为HWC，BGR格式
• 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

修改预处理以及后处理的参数

预处理和后处理的参数的需要通过修改InsightFaceRecognitionPostprocessor，InsightFaceRecognitionPreprocessor的成员变量来进行修改。

InsightFaceRecognitionPreprocessor成员变量(预处理参数)

• 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], 通过InsightFaceRecognitionPreprocessor::SetSize(std::vector& size)来进行修改
• 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], 通过InsightFaceRecognitionPreprocessor::SetAlpha(std::vector& alpha)来进行修改
• 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], 通过InsightFaceRecognitionPreprocessor::SetBeta(std::vector& beta)来进行修改

InsightFaceRecognitionPostprocessor成员变量(后处理参数)

• l2_normalize(bool): 输出人脸向量之前是否执行l2归一化，默认false, 通过InsightFaceRecognitionPostprocessor::SetL2Normalize(bool& l2_normalize)来进行修改

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