配置

参数表格

参数名	参数类型	参数功能	注意事项
Function	StringArray	算法名称	-
Thread	Integer	线程数	<=4
Sources	String	资源目录	可填单个图片，文件夹。如果为视频流则不填
pipelineMode	String	算法模式	-
ModelPath	String	模型路径	-
mean	FloatArray	均值	-
normal	FloatArray	方差	-
min_sizes	FloatArrayArray	最小尺寸	可不填，不填则需要配置base_sizes，ratios参数
scales	FloatArrayArray	缩放系数	-
base_sizes	FloatArrayArray	基础尺寸	-
ratios	FloatArray	anchor比率	-
clip	Boolean	是否裁剪	-
input_w	Integer	模型输入宽	-
input_h	Integer	模型输入高	-
input_type	String	模型输入类型	-
strides	FloatArray	跨度	-
score_threshold	Float	分数阈值	-
iou_threshold	Float	IOU阈值	-
variance	FloatArray	方差	生成检测框时使用
preprocess	String	前处理模式	-
postprocess	String	后处理模型	-
TensorOuputString	StringArray	算法输出字符串	“含义”:“字符串名”
input_stream	StringArray	取某算法的结果作为输入流	“算法名”:“流的含义”
output_stream	StringArray	只取输出的一部分	“含义”:“取的部分”

示例配置

{
    "Function" : ["FaceDetect", "FaceLandmark"],
    "Thread" : 2,
    "Sources" : "./images/",
    "FaceDetect" : {
        "pipelineMode" : "Standard",
        "ModelPath" : "",
        "mean" : [127.0, 127.0, 127.0],
        "normal" : [0.0078125, 0.0078125, 0.0078125],
        "min_sizes" : [
            [10.0, 16.0, 24.0],
            [32.0, 48.0],
            [64.0, 96.0],
            [128.0, 192.0, 256.0]],
        "scales" : [
            [8.0, 4.0, 2.0, 1.0],
            [8.0, 4.0, 2.0, 1.0],
            [32.0, 16.0, 8.0, 4.0]],
        "base_sizes" : [[16], [16], [16]],
        "ratios" : [2.5], 
        "clip" : false,
        "input_w" : 160,
        "input_h" : 120,
        "input_type" : "RGB",
        "strides" : [8.0, 16.0, 32.0, 64.0],
        "score_threshold" : 0.6,
        "iou_threshold" : 0.3,
        "variance" : [0.1, 0.2],
        "preprocess" : "CreateAnchor",
        "postprocess" : "NMS",
        "TensorOuputString" : ["scores:score", "boxes:box"]
    },
    "FaceLandmark" : {
        "ModelPath" : "./model/landmark.tmfile",
        "pipelineMode" : "MutiInput",
        "mean" : [127.0, 127.0, 127.0],
        "normal" : [0.007874, 0.007874, 0.007874],
        "input_w" : 160,
        "input_h" : 160,
        "input_type" : "RGB",
        "input_stream" : ["FaceDetect:rect"],
        "output_stream" : ["points:212"]
    }
}