人脸识别模型建立过程

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人脸识别模型建立过程 [复制链接]

 

 

人脸识别模型

 

人脸识别模型步骤

人脸识别主要分为两个模型：

• 检测网模型

• 分类网模型

模型建立过程

视频录制转换

按照海思开发文档的store_sample例程，修改对应参数。将视频录制出来，或者利用手机进行视频录制。

编译完后，利用NFS将板端的视频复制到电脑本地上。

搭建FFmpeg环境，将视频裁剪成图片。

数据集制作和标注

利用labelme工具，标注数据集。

 

 

模型训练

利用CUDA进行云端模型训练，我们用的海思服务器。

 

模型转换

一般是用pytorch-caffe转换。

 

模型量化

通过caffe模型转换成板端推理的wk模型。

模型部署板端和调试

 

视频演示

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代码以及其他文件

 static HI_S32 CnnTrashClassifyFlag(const RecogNumInfo items[], HI_S32 itemNum, HI_CHAR* buf, HI_S32 size)
 {
     HI_S32 offset = 0;
     HI_CHAR *trashName = NULL;
 ​
     offset += snprintf_s(buf + offset, size - offset, size - offset - 1, "face_classify: {");
     for (HI_U32 i = 0; i < itemNum; i++) {
         const RecogNumInfo *item = &items;
         uint32_t score = item->score * HI_PER_BASE / SCORE_MAX;
         if (score < THRESH_MIN) {
             break;
         }
         SAMPLE_PRT("----trash item flag----num:%d, score:%d\n", item->num, score);
         switch (item->num) {
             case 0u:
                 trashName = "face";
                 UartSendRead(uartFd1,face);
                 SAMPLE_PRT("----trash name----:%s\n", trashName);
                 break;
             case 1u:
                 trashName = "background";
                 UartSendRead(uartFd1,background);
                 SAMPLE_PRT("----trash name----:%s\n", trashName);
                 break;
             default:
                 trashName = "unknown";
                 UartSendRead(uartFd1,unknown);
                 SAMPLE_PRT("----trash name----:%s\n", trashName);
                 break;
         }
         offset += snprintf_s(buf + offset, size - offset, size - offset - 1,
             "%s%s %u:%u%%", (i == 0 ? " " : ", "), trashName, (int)item->num, (int)score);
         HI_ASSERT(offset < size);
     }
     offset += snprintf_s(buf + offset, size - offset, size - offset - 1, " }");
     HI_ASSERT(offset < size);
     return HI_SUCCESS;
 } 

 

lugl4313820

看起来很高大上的，感谢分享！

swzswz

lugl4313820 发表于 2022-10-21 22:26 看起来很高大上的，感谢分享！

用海思开发套件弄的，效果还不错！