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人脸检测-01-FaceNet-TRT
最近更新时间:2024.08.07 11:18:26首次发布时间:2023.09.15 19:33:31

人脸检测-01-FaceNet-TRT 是 NVIDIA 提供的人脸检测模型,可以检测图像中的一个或多个人脸,并返回每个人脸对象的边界框以及相应的类别标签。
本模型基于 NVIDIA DetectNet_v2 检测器,使用 ResNet18 作为特征提取器。这种架构也称为 GridBox 目标检测,对输入图像上的均匀网格使用边界框回归。GridBox 将输入图像划分为一个网格,每个输出类别预测四个归一化边界框参数(xc,yc,w,h)和置信度值。详情请访问 NVIDIA 相关文档

模型基本信息

您可以在边缘智能控制台的 官方模型 列表访问本模型。下图展示了本模型的基本信息。
图片

框架

本模型基于 TensorRT 框架。

注意

您的边缘节点必须具有 NVIDIA 的 GPU 设备才能部署本模型。

输入

名称

类型

形状

转换形状

格式

input_1

FP32

3, 544, 960

None

输入说明:

  • 输入的是一个 RGB 图像,尺寸为 960 × 544 × 3(宽 × 高 × 通道数)。
  • 输入的通道顺序为 NCHW。其中,N 表示批处理大小,C 表示通道数(3),H 表示图像的高度(544),W 表示图像的宽度(960)。
  • 图像输入的缩放算法是 Bilinear。
  • 图像输入正则化的均值为 [0, 0, 0],缩放比例为 1/255.0(=0.0039215697906911373)。

输出

名称

类型

形状

转换形状

output_bbox/BiasAdd

FP32

4, 34, 60

output_cov/Sigmoid

FP32

1, 34, 60

目标类别标签

本模型可检测的目标对象的类别标签如下:

face

模型版本

本模型提供 6 个可部署版本。您可以按照 GPU 硬件架构选择使用对应的版本。
图片

版本名称

最大批处理大小

硬件架构

说明

nano_pruned_int8_trt84_b1_544_960

1

NVIDIA Jetson Nano

  • NVIDIA Jetson Nano 硬件架构下转换的 TRT 模型,经过量化裁剪为 INT8 的模型,基于 TRT 8.4 版本,最大批处理大小为 1。
  • 该版本需要搭配前后处理版本(pre_post_process_v1)一起使用。

xavier_pruned_int8_trt84_b4_544_960

4

NIVIDA Xavier

  • NIVIDA Xavier 硬件架构下转换的 TRT 模型,经过量化裁剪为 INT8 的模型,基于 TRT 8.4 版本,最大批处理大小为 4。
  • 该版本需要搭配前后处理版本(pre_post_process_v1)一起使用。

t4_pruned_int8_trt84_b4_544_960

4

NVIDIA T4

  • NVIDIA T4 硬件架构下转换的 TRT 模型,经过量化裁剪为 INT8 的模型,基于 TRT 8.4 版本,最大批处理大小为 4。
  • 该版本需要搭配前后处理版本(pre_post_process_v1)一起使用。

orion_pruned_int8_trt84_b4_544_960

4

NVIDIA Orin

  • NVIDIA Orin 硬件架构下转换的 TRT 模型,经过量化裁剪为 INT8 的模型,基于 TRT 8.4 版本,最大批处理大小为 4。
  • 该版本需要搭配前后处理版本(pre_post_process_v1)一起使用。

3070_pruned_int8_trt84_b4_544_960

4

NVIDIA 3070

  • NVIDIA 3070 硬件架构下转换的 TRT 模型,经过量化裁剪为 INT8 的模型,基于 TRT 8.4 版本,最大批处理大小为 4。
  • 该版本需要搭配前后处理版本(pre_post_process_v1)一起使用。

3080_pruned_int8_trt84_b4_544_960

4

NVIDIA 3080

  • NVIDIA 3080 硬件架构下转换的 TRT 模型,经过量化裁剪为 INT8 的模型,基于 TRT 8.4 版本,最大批处理大小为 4。
  • 该版本需要搭配前后处理版本(pre_post_process_v1)一起使用。

模型部署

参考 部署模型服务进行模型服务的部署。在 部署模型服务 参数配置页面,修改以下配置:

说明

下表中未包含的配置项无需修改,建议使用默认值。

类型

配置项

说明

基本信息

节点

选择一个边缘节点。

服务名称

设置一个服务名称。该名称不能与节点上其他服务的名称重复。

模型信息

模型

选择 人脸检测-01-FaceNet-TRT

模型版本

选择一个版本。

服务配置

HTTP端口

指定节点上的一个空闲端口。

GRPC端口

指定节点上的一个空闲端口。

调用示例

暂无。