Deepstream系列～Deepstream_CenterFace 5.1版本~祝你丝滑部署

Deepstream_CenterFace

最近身心巨累，算法篇一直没更，分享点工程把。原因是没怎么学习新知识且transformer系列更新产出之快，主要还是都在工程任务上，今天分享下deepstream5.1 适配centerface 丝滑版本部署， 无需踩坑，我把这个工程添加进了我的deepstream git. 喜欢给star谢谢，任何部署问题随时交流!肝了两天麻烦给个🌟

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my github:Deepstream_CenterFace

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Deepstream5.1 友情提示:

5.1版本加了一些文件，一切环境问题大多都是补充软链接和环境变量和编译路径等等！！！！！！！只要你按官网要求步骤一步步来都能按好，编译注意环境路径即可，相信一名合格的工程师这点根本不是问题，不多赘述。
opencv=4.5.0(ippciV这个自己手动加进目录就行了)

一、CenterFace 结构

由于模型需要从ONNX到trt转换，我们在原作者GIT上直接可以获取原始的模型权重，我的代码里给力下载命令，我可以自己进行转换工作,当然也可以直接修改网络继续训练，这里直接说明坑在哪里，对于CenterFace是基于CenterNet的anchorfree变体检测人脸版本，我们在做部署的时候，最关键的是我们需要明白一个模型的输入和输入形态，这里一般是两个输入维度640x640和640x480，两种可以任意选择，当然网络输出后4倍降采样就是160和120，自己心里知道就好了。

二、nvidia官方代码有个小错误

在解析代码中，这个取法是错误的，别问我怎么知道，踩了两天坑模型没输出，以为是模型，玩命花式转换，最后打印了解码部分，才发现！

int fea_h = heatmap->inferDims.d[2]; //#heatmap.size[2];       
int fea_w = heatmap->inferDims.d[3]; //heatmap.size[3];  #这里是0，所以后面全是会得0，就没有BOX的输出了。。。

改下下标就好了 …

int fea_h = heatmap->inferDims.d[1]; // 120
int fea_w = heatmap->inferDims.d[2]; //160

``

暗叹到，细节决定成败… 按照官方给的代码那里输出是0，然后就全都没了，在deepstream中非常容易误导开发者认为是自己的模型有问题，因为tensorrt和别的C版本是需要图片Demo推理的，和deepstream的逻辑架构不一样，deepstream的解析属于纯解码。

三.按照我的git Readme直接操作

my github:Deepstream_CenterFace,麻烦star！

cd Deeepstream_CenterFace
cd Centerface

wget https://github.com/Star-Clouds/CenterFace/raw/master/models/onnx/centerface.onnx   //下载作者的ONNX

python export_onnx.py  //得到属于你要的维度的模型ONNX

mkdir build

cd build

cmake ..

make

./CenterFace_trt ../config.yaml ../samples    //得到TRT，这里config调好了

mv centerface.trt ../

2.run deepstream_CenterFace
cd nvdsinfer_custom_impl_CenterFace/ 
make    //编译解析CPP

cd ..

wget https://developer.nvidia.com/blog/wp-content/uploads/2020/02/Redaction-A_1.mp4 // download 测试视频

deepstream-app -c deepstream_app_config_centerface.txt

输出LOG如下,然后生成一个MP4文件。

如果你的后续任务是不需要关键点的，在推理中，把关键点Landmarks的数据结构全部删掉就行，能提升推理速度！
关于利用trt转换模型，在cpp转换并使用推理的代码中没有BOX输出的问题，其实不是模型的问题，如果改成640X640就可以输出和deepstream部署没有关系。

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总结

简单演示下，麻烦Star下，后续开源各种deepstream部署，关于这个我会把人脸对齐和识别级联起来，后续更新，而算法理解篇最近实在累但是肯定会更。