CV / RetinaFace

RetinaFace

RetinaFace face detection and five-point landmark estimation accelerated by RKNN.

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Précision

RKNN

Choisissez l'appareil que vous utilisez. Le guide de configuration et la documentation seront mis à jour en conséquence.

Plateforme

Taille

Moteur d'inférence

Pour commencer

Déployer

sudo docker run --rm --privileged --net=host -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
  --device /dev/dri/renderD129:/dev/dri/renderD129 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-retinaface:latest \
  python web_service.py --platform rk3576 --model_dir /app/model --camera_id -1 --host 0.0.0.0 --port 8000

API REST

Utilisez l'API REST pour exécuter l'inférence. Copiez les commandes ci-dessous.

Curl

curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "retinaface-rknn",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'

Python

import requests

resp = requests.post(
    "http://localhost:8080/v1/chat/completions",
    json={"model": "retinaface-rknn", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]},
)
print(resp.json())

Détails du modèle

Démarrage rapide

1. Installer Docker

Exécutez les commandes suivantes sur la carte de développement pour installer Docker :

bash

# Docker
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
# Aliyun
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun
# systemd
sudo systemctl enable docker
sudo systemctl start docker

2. Exécuter le projet (une commande, aperçu double mode)

Cette page documente le service RetinaFace de reComputer-RK-CV. Il détecte les visages et cinq points faciaux avec accélération RKNN et fournit les modes image, caméra, vidéo locale et vidéo téléversée.

Informations sur le modèle

Propriété	Valeur
Modèle actif	`model/retinaface_mobile.rknn`
Alternative fournie	`model/retinaface_resnet50.rknn`
Entrée	RGB letterbox `320 x 320`
Sortie	Boîte du visage, confiance et cinq points
NMS	Seuil IoU fixe de `0.5`

Étape A : télécharger les images

bash

sudo docker pull ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3588-retinaface:latest
sudo docker pull ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-retinaface:latest

Étape B : exécuter en un clic

Pour RK3576:

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
  --device /dev/dri/renderD129:/dev/dri/renderD129 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3576-retinaface:latest \
  python web_service.py --platform rk3576 --model_dir /app/model \
  --camera_id -1 --host 0.0.0.0 --port 8000

Pour RK3588:

bash

sudo docker run --rm --privileged --net=host \
  -e PYTHONUNBUFFERED=1 -e RKNN_LOG_LEVEL=0 \
  --device /dev/dri/renderD129:/dev/dri/renderD129 \
  -v /proc/device-tree/compatible:/proc/device-tree/compatible:ro \
  ghcr.io/seeed-projects/recomputer-rk-cv/rk3588-retinaface:latest \
  python web_service.py --platform rk3588 --model_dir /app/model \
  --camera_id -1 --host 0.0.0.0 --port 8000

Ouvrez http://<BOARD_IP>:8000 ou /docs. Mappez /dev/videoN et utilisez --camera_id N pour une caméra, ou passez --video video/test.mp4 pour une vidéo locale.

🔌 Documentation de l’API

1. Interface de détection des visages (Predict)

Endpoint : POST /api/models/retinaface/predict

Paramètres de requête (Multipart/Form-Data) :

Téléversez file ; threshold définit la confiance des visages pour cette requête.

Exemples d’utilisation :

bash

curl -X POST "http://<BOARD_IP>:8000/api/models/retinaface/predict" \
  -F "file=@test.jpg" -F "threshold=0.5"

Chaque résultat contient confidence, box sous la forme [x1,y1,x2,y2] et cinq landmarks. Mettez à jour le seuil de l’aperçu/vidéo avec POST /api/config et un JSON tel que {"threshold":0.5}.

Format de réponse (JSON) :

json

{
  "success": true,
  "model": "retinaface",
  "result": {
    "count": 1,
    "faces": [
      {
        "confidence": 0.96,
        "box": [120, 80, 310, 290],
        "landmarks": [[166, 145], [255, 144], [210, 190], [176, 232], [247, 231]]
      }
    ]
  }
}

2. Interface de configuration système (Config)

Obtenir la configuration actuelle

Endpoint: GET /api/config

Mettre à jour la configuration système

Endpoint: POST /api/config
JSON: {"threshold":0.5}

Le champ générique topk est réservé à la compatibilité du service et n’est pas utilisé. NMS utilise un seuil IoU fixe de 0.5.

Endpoint	Fonction
`GET /api/health`	Plateforme, noms des modèles et état de préparation.
`GET /api/video_feed`	Dernières boîtes de visage et points au format MJPEG.
`POST /api/video/upload`	Téléverser un MP4.
`POST /api/video/analyze`	Analyser un `filename` téléversé.
`GET /api/video/status`	Progression et erreurs.
`GET /api/video/list`	Fichiers MP4 téléversés et générés.
`GET /api/video/download/{filename}`	Télécharger un résultat.

Le constructeur upstream charge actuellement retinaface_mobile.rknn explicitement. L’utilisation de retinaface_resnet50.rknn exige de modifier task_runtime.py et de vérifier la même disposition à trois sorties ; un paramètre de commande Docker ne suffit pas. Les images sont letterboxées en 320 x 320, converties de BGR en RGB, décodées avec les boîtes a priori et cinq points, restaurées dans les coordonnées source, filtrées par confiance et traitées par NMS.

3. Arguments de ligne de commande

Argument	Valeur par défaut	Description
`--platform`	Obligatoire	`rk3576` ou `rk3588`.
`--model_dir`	`model`	Fichiers RKNN RetinaFace et `test.jpg`.
`--camera_id`	`-1`	Indice de caméra ; `-1` désactive la capture.
`--video`, `--video_path`	Aucun	Vidéo locale en boucle ; remplace la caméra.
`--host` / `--port`	`0.0.0.0` / `8000`	Adresse et port du service.

RKNN_LOG_LEVEL=0 masque les messages d’initialisation de forme statique confirmés comme inoffensifs. Retirez-le pour diagnostiquer le démarrage RKNN.

Interface de flux vidéo en temps réel (Video Feed)

Obtenez le dernier flux MJPEG annoté pour l’aperçu dans le navigateur :

Endpoint: GET /api/video_feed
Exemple d’utilisation: <img src="http://<BOARD_IP>:8000/api/video_feed">

🛠️ Guide du développeur (recommandations de production)

Compiler localement

bash

docker build -f docker/rk3576/retinaface.dockerfile \
  -t rk3576-retinaface:local src/rk3576_retinaface

docker build -f docker/rk3588/retinaface.dockerfile \
  -t rk3588-retinaface:local src/rk3588_retinaface

Entrées et sorties

Input: image, video frame, or camera frame. Output: face boxes, confidence scores, and five landmarks.