【ncnn android】算法移植（五）——DBFace移植

1. DBface简介

• 为什么用DBface
  dbface，centerface原理都很简单直接，而且可拓展性好

• 为什么用DBface
  最新的版本进行了模型backbone重设计，模型大小只有1.4M，适合嵌入式设备

2. pth2onnx

pytorch 用1.3.0

git clone https://github.com/dlunion/DBFace
cd <dbface path>/train/small

# 修改trial_name
trial_name = "small-H-dense-wide64-UCBA-keep12-noext-ignoresmall2"

3. onnx2ncnn

参考上一篇博文编译ncnn之后，在tools的文件夹下有onnx2ncnn的可执行文件。copy到onnx模型所在的文件夹。就可以转换了。

./onnx2ncnn ./model.onnx dbface.param dbface.bin

报错

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  # name=Bilinear
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  # name=Bilinear
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  # name=Bilinear
Sigmoid not supported yet!
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TO DO

• 拓展ncnn的layer，支持sigmoid，bilinear layer