[vision] Add AdaFace model support (#301)

* 新增adaface模型 * 新增adaface模型python代码 * 新增adaface模型example代码 * 删除无用的import * update * 修正faceid文档的错误 * 修正faceid文档的错误 * 删除无用文件 * 新增adaface模型paddleinference推理代码,模型文件先提交方便测试后期会删除 * 新增adaface模型paddleinference推理代码,模型文件先提交方便测试后期会删除 * 按照要求修改并跑通cpp example * 测试python example * python cpu测试通过，修改了文档 * 修正文档，替换了模型下载地址 * 修正文档 * 修正文档 Co-authored-by: DefTruth <31974251+DefTruth@users.noreply.github.com>
2026-04-25 18:13:21 +08:00 · 2022-10-11 09:55:18 +08:00
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+# AdaFace Python部署示例
+本目录下提供infer_xxx.py快速完成AdaFace模型在CPU/GPU，以及GPU上通过TensorRT加速部署的示例。
+
+在部署前，需确认以下两个步骤
+
+- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../../../../../docs/environment.md)  
+- 2. FastDeploy Python whl包安装，参考[FastDeploy Python安装](../../../../../docs/quick_start)
+
+以AdaFace为例子, 提供`infer.py`快速完成AdaFace在CPU/GPU，以及GPU上通过TensorRT加速部署的示例。执行如下脚本即可完成
+
+```bash
+#下载部署示例代码
+git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
+cd examples/vision/faceid/adaface/python/
+
+#下载AdaFace模型文件和测试图片
+#下载测试图片
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/test_samples/test_lite_focal_arcface_0.JPG
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/test_samples/test_lite_focal_arcface_1.JPG
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/test_samples/test_lite_focal_arcface_2.JPG
+
+# 如果为Paddle模型，运行以下代码
+wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/mobilefacenet_adaface.tgz
+tar zxvf mobilefacenet_adaface.tgz -C ./
+
+# CPU推理
+python infer.py --model mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
+                --params_file mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
+                --face test_lite_focal_arcface_0.JPG \
+                --face_positive test_lite_focal_arcface_1.JPG \
+                --face_negative test_lite_focal_arcface_2.JPG \
+                --device cpu
+# GPU推理
+python infer.py --model mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
+                --params_file mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
+                --face test_lite_focal_arcface_0.JPG \
+                --face_positive test_lite_focal_arcface_1.JPG \
+                --face_negative test_lite_focal_arcface_2.JPG \
+                --device gpu
+# GPU上使用TensorRT推理
+python infer.py --model mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdmodel \
+                --params_file mobilefacenet_adaface/mobilefacenet_adaface.pdiparams \
+                --face test_lite_focal_arcface_0.JPG \
+                --face_positive test_lite_focal_arcface_1.JPG \
+                --face_negative test_lite_focal_arcface_2.JPG \
+                 --device gpu \
+                 --use_trt True
+```
+
+运行完成可视化结果如下图所示
+
+<div width="700">
+<img width="220" float="left" src="https://user-images.githubusercontent.com/67993288/184321537-860bf857-0101-4e92-a74c-48e8658d838c.JPG">
+<img width="220" float="left" src="https://user-images.githubusercontent.com/67993288/184322004-a551e6e4-6f47-454e-95d6-f8ba2f47b516.JPG">
+<img width="220" float="left" src="https://user-images.githubusercontent.com/67993288/184321622-d9a494c3-72f3-47f1-97c5-8a2372de491f.JPG">
+</div>
+
+```bash
+FaceRecognitionResult: [Dim(512), Min(-0.133213), Max(0.148838), Mean(0.000293)]
+FaceRecognitionResult: [Dim(512), Min(-0.102777), Max(0.120130), Mean(0.000615)]
+FaceRecognitionResult: [Dim(512), Min(-0.116685), Max(0.142919), Mean(0.001595)]
+Cosine 01:  0.7483505506964364
+Cosine 02:  -0.09605773855893639
+```
+
+## AdaFace Python接口
+
+```python
+fastdeploy.vision.faceid.AdaFace(model_file, params_file=None, runtime_option=None, model_format=ModelFormat.PADDLE)
+```
+
+AdaFace模型加载和初始化，其中model_file为导出的ONNX模型格式或PADDLE静态图格式
+
+**参数**
+
+> * **model_file**(str): 模型文件路径
+> * **params_file**(str): 参数文件路径，当模型格式为ONNX格式时，此参数无需设定
+> * **runtime_option**(RuntimeOption): 后端推理配置，默认为None，即采用默认配置
+> * **model_format**(ModelFormat): 模型格式，默认为PADDLE
+
+### predict函数
+
+> ```python
+> AdaFace.predict(image_data)
+> ```
+>
+> 模型预测结口，输入图像直接输出检测结果。
+>
+> **参数**
+>
+> > * **image_data**(np.ndarray): 输入数据，注意需为HWC，BGR格式
+
+> **返回**
+>
+> > 返回`fastdeploy.vision.FaceRecognitionResult`结构体，结构体说明参考文档[视觉模型预测结果](../../../../../docs/api/vision_results/)
+
+### 类成员属性
+#### 预处理参数
+用户可按照自己的实际需求，修改下列预处理参数，从而影响最终的推理和部署效果
+
+
+> > * **size**(list[int]): 通过此参数修改预处理过程中resize的大小，包含两个整型元素，表示[width, height], 默认值为[112, 112]
+> > * **alpha**(list[float]): 预处理归一化的alpha值，计算公式为`x'=x*alpha+beta`，alpha默认为[1. / 127.5, 1.f / 127.5, 1. / 127.5]
+> > * **beta**(list[float]): 预处理归一化的beta值，计算公式为`x'=x*alpha+beta`，beta默认为[-1.f, -1.f, -1.f]
+> > * **swap_rb**(bool): 预处理是否将BGR转换成RGB，默认True
+> > * **l2_normalize**(bool): 输出人脸向量之前是否执行l2归一化，默认False
+
+
+## 其它文档
+
+- [AdaFace 模型介绍](..)
+- [AdaFace C++部署](../cpp)
+- [模型预测结果说明](../../../../../docs/api/vision_results/)
+- [如何切换模型推理后端引擎](../../../../../docs/runtime/how_to_change_backend.md)