Facial-Landmark-Detection 示例

此文档讲述使用 QAI AppBuilder Python API 利用 Qualcomm® Hexagon™ Processor (NPU) 推理 Facial-Landmark-Detection 人脸关键点检测模型。

示例支持设备

设备	SoC
Fogwise® AIRbox Q900	QCS9075

安装 QAI AppBuilder

提示

1. 请根据 QAI AppBuilder 安装方法 安装 QAI AppBuilder。

2. 请根据 创建 ADSP 环境变量 配置 ADSP 环境变量。

运行示例

安装依赖

在已激活的虚拟环境中安装示例依赖：

Device

pip3 install requests tqdm qai-hub py3-wget Pillow torch torchvision opencv-python-headless scikit-image onnxruntime

运行脚本

• 进入上游示例目录

  Device

  cd qai-appbuilder/samples

• 准备输入数据（示例自带输入文件时可直接运行；也可按脚本参数指定）

input image

• 执行推理

  Device

  python3 ComputerVision/Face_Recognition/facemap_3dmm/facemap_3dmm.py --chipset 9075

在 AIRbox Q900 上，示例可能优先加载 ONNX float 模型（需 onnxruntime），成功后生成 output.jpg，并打印类似 ONNX model inference time: ... ms。

• 运行结果示意

output image

提示

首次运行会通过 Qualcomm® AI Hub 自动下载模型，耗时取决于网络。也可在 samples 目录使用启动器：

python3 run_inference.py --list
python3 run_inference.py --model facemap_3dmm --args "--chipset 9075"