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adaface人脸特征提取之ncnn推理

news 来源：原创 2025/5/13 15:32:07

1. 背景

最近项目要求Android端使用adaface做人脸特征提取，最终选择ncnn作为推理框架

2. 准备工作

2.1 ncnn库下载

https://github.com/Tencent/ncnn/tree/master?tab=readme-ov-file

2.2 adaface模型下载

参考：链接

2.3 模型转换

onnx模型转换
参考：链接
使用pnnx转ncnn模型

pip3 install pnnx
pnnx adaface.onnx inputshape=[1,3,112,112]

得到模型文件和参数文件分别：adaface.ncnn.bin adaface.ncnn.param

3. 代码实现

adaface中ReduceL2层ncnn不支持，需要自己实现一下
ReduceL2.h (参考链接：链接地址)

//
// Created by wangy on 24-12-23.
//#ifndef REDUCEL2_H
#define REDUCEL2_H#include "layer.h"
#include <math.h>namespace ncnn {class ReduceL2 : public Layer
{
public:ReduceL2(){one_blob_only = true;support_inplace = false;}virtual int forward(const Mat& bottom_blob, Mat& top_blob, const Option& opt) const{int dims = bottom_blob.dims;int w = bottom_blob.w;int h = bottom_blob.h;int channels = bottom_blob.c;size_t elemsize = bottom_blob.elemsize;int elempack = bottom_blob.elempack;if (dims == 1){top_blob.create(1, elemsize, elempack, opt.blob_allocator);if (top_blob.empty())return -100;const float* ptr = bottom_blob;float* outptr = top_blob;float sum = 0.f;for (int i = 0; i < w; i++){sum += ptr[i] * ptr[i];}outptr[0] = sqrt(sum);return 0;}if (dims == 2){top_blob.create(w, 1, elemsize, elempack, opt.blob_allocator);if (top_blob.empty())return -100;const float* ptr = bottom_blob;float* outptr = top_blob;for (int i = 0; i < w; i++){float sum = 0.f;for (int j = 0; j < h; j++){sum += ptr[j * w + i] * ptr[j * w + i];}outptr[i] = sqrt(sum);}return 0;}if (dims == 3){top_blob.create(w, h, 1, elemsize, elempack, opt.blob_allocator);if (top_blob.empty())return -100;const float* ptr = bottom_blob;float* outptr = top_blob;for (int q = 0; q < channels; q++){float sum = 0.f;for (int i = 0; i < w * h; i++){sum += ptr[i] * ptr[i];}outptr[q] = sqrt(sum);ptr += w * h;}return 0;}return 0;}
};DEFINE_LAYER_CREATOR(ReduceL2)} // namespace ncnn#endif //REDUCEL2_H

adaface.h

//
// Created by wangy on 24-12-23.
//#ifndef ADAFACE_H
#define ADAFACE_H#include <string>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <net.h>class AdaFace {
public:AdaFace();~AdaFace();int Init(const std::string &model_param, std::string &model_bin);std::vector<float> Infer(const cv::Mat &img);
private:ncnn::Net _net;const int _target_size = 112;};#endif //ADAFACE_H

adaface.cpp

//
// Created by wangy on 24-12-23.
//#include "AdaFace.h"#include "ReduceL2.h"AdaFace::AdaFace()
{
}AdaFace::~AdaFace()
{
}int AdaFace::Init(const std::string& model_param, std::string& model_bin)
{int ret = 0;ret += _net.register_custom_layer("ReduceL2", ncnn::ReduceL2_layer_creator);ret += _net.load_param(model_param.c_str());ret += _net.load_model(model_bin.c_str());return ret;
}std::vector<float> AdaFace::Infer(const cv::Mat& img)
{int width = img.cols;int height = img.rows;int w = width;int h = height;float scale = 1.f;if (w > h){scale = (float)_target_size / w;w = _target_size;h = h * scale;}else{scale = (float)_target_size / h;h = _target_size;w = w * scale;}ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, width, height, w, h);const float mean_vals[3] = {127.5f, 127.5f, 127.5f};const float norm_vals[3] = {1 / 128.f, 1 / 128.f, 1 / 128.f};in.substract_mean_normalize(mean_vals, norm_vals);ncnn::Extractor ex = _net.create_extractor();ex.input("in0", in);ncnn::Mat output;ex.extract("out0", output);std::vector<float> result((float*)output.data,  (float*)output.data + output.w * output.h);return move(result);
}

4. 模型量化

参考链接：链接地址
VGG-Face2数据
链接：https://pan.baidu.com/s/1GUbfsxiQtYl4ECe0wNU2uA?pwd=8uiu
提取码：8uiu
images可以从VGG-Face2数据集中选取5000+
注意：量化前需要将ReduceL2 放到ncnn源码中，并重新编译源码，而且文件名必须是小写（不知何故）添加步骤参考：链接地址)

# 优化模型
./ncnnoptimize adaface_18.ncnn.param adaface_18.ncnn.bin adaface_18.ncnn-opt.param adaface_18.ncnn-opt.bin 0
# 校准表
find images/ -type f > imagelist.txt
./ncnn2table adaface_18.ncnn-opt.param adaface_18.ncnn-opt.bin imagelist.txt adaface_18.ncnn.table mean=[127.5,127.5,127.5] norm=[0.008,0.008,0.008] shape=[112,112,3] pixel=BGR thread=8 method=kl
# 量化
./ncnn2int8 adaface_18.ncnn-opt.param adaface_18.ncnn-opt.bin adaface_18.ncnn-int8.param adaface_18.ncnn-int8.bin adaface_18.ncnn.table

adaface人脸特征提取之ncnn推理

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