Fetch the repository succeeded.
This action will force synchronization from PaddlePaddle/FastDeploy, which will overwrite any changes that you have made since you forked the repository, and can not be recovered!!!
Synchronous operation will process in the background and will refresh the page when finishing processing. Please be patient.
本目录下提供infer.cc快速完成PFLD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
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)
mkdir build
cd build
# 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
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 PFLD 模型文件和测试图片
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/pfld-106-lite.onnx
wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/facealign_input.png
# CPU推理
./infer_demo --model pfld-106-lite.onnx --image facealign_input.png --device cpu
# GPU推理
./infer_demo --model pfld-106-lite.onnx --image facealign_input.png --device gpu
# GPU上TensorRT推理
./infer_demo --model pfld-106-lite.onnx --image facealign_input.png --device gpu --backend trt
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:
fastdeploy::vision::facealign::PFLD(
const string& model_file,
const string& params_file = "",
const RuntimeOption& runtime_option = RuntimeOption(),
const ModelFormat& model_format = ModelFormat::ONNX)
PFLD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
PFLD::Predict(cv::Mat* im, FaceAlignmentResult* result)模型预测接口，输入图像直接输出landmarks结果。
参数
- im: 输入图像，注意需为HWC，BGR格式
- result: landmarks结果, FaceAlignmentResult说明参考视觉模型预测结果
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
- 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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