FastDeploy/examples/vision/faceid/adaface/cpp

AdaFace C++部署示例

本目录下提供infer_xxx.py快速完成AdaFace模型在CPU/GPU，以及GPU上通过TensorRT加速部署的示例。

以AdaFace为例提供infer.cc快速完成AdaFace在CPU/GPU，以及GPU上通过TensorRT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，参考FastDeploy环境要求
• 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

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)

# “如果预编译库不包含本模型，请从最新代码编译SDK”
mkdir build
cd build
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

#下载测试图片
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/rknpu2/face_demo.zip
unzip face_demo.zip

# 如果为Paddle模型，运行以下代码
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/mobilefacenet_adaface.tgz
tar zxvf mobilefacenet_adaface.tgz -C ./
# CPU推理
./infer_adaface_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
              mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
              face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 0

# GPU推理
./infer_adaface_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
              mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
              face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 1

# GPU上TensorRT推理
./infer_adaface_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
              mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
              face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 2

# 昆仑芯XPU推理
./infer_demo mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
              mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
              face_0.jpg face_1.jpg face_2.jpg 3

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

AdaFace C++接口

AdaFace类

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

AdaFace模型加载和初始化，如果使用PaddleInference推理，model_file和params_file为PaddleInference模型格式; 如果使用ONNXRuntime推理，model_file为ONNX模型格式,params_file为空。

Predict函数

AdaFace::Predict(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AdaFacePostprocessor，AdaFacePreprocessor的成员变量来进行修改。

AdaFacePreprocessor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AdaFacePreprocessor::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AdaFacePreprocessor::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AdaFacePreprocessor::SetBeta(std::vector& beta)来进行修改
• permute(bool): 预处理是否将BGR转换成RGB，默认true, 通过AdaFacePreprocessor::SetPermute(bool permute)来进行修改

AdaFacePostprocessor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, AdaFacePostprocessor::SetL2Normalize(bool& l2_normalize)来进行修改

• 模型介绍
• Python部署
• 视觉模型预测结果
• 如何切换模型推理后端引擎