相關介紹：
如何在 Keras 中加載 FaceNet 模型
有許多項目提供了用於訓練基於 FaceNet 的模型和利用預訓練模型的工具。
David Sandberg 的 FaceNet它提供了利用 TensorFlow 構建和訓練的 FaceNet 模型。雖然在撰寫本文時還沒有提供基於庫的安裝，也沒有提供乾淨的 API，但這個項目看起來已經成熟。有用的是，David 的項目提供了許多高性能的預訓練 FaceNet 模型，並且有許多項目可以移植或轉換這些模型，以便能夠在 Keras 中使用。
一個值得注意的例子是 Hiroki Taniai 的 Keras FaceNet，他的項目提供了一個腳本，用於將 Inception ResNet v1 模型從 TensorFlow 轉換爲 Keras。他還提供了預訓練 Keras 模型，可供隨時使用。使用 Hiroki Taniai 提供的預訓練 Keras FaceNet 模型，它是在 MS-Celeb-1M 數據集上訓練的，並要求輸入圖像是彩色的，其像素值要進行白噪化（在所有三個通道中進行標準化），並且具有 160x160 像素的正方形。
Keras FaceNet 預訓練模型 (88 MB) 下載網址如下：
https://drive.google.com/open?id=1pwQ3H4aJ8a6yyJHZkTwtjcL4wYWQb7bn
實際操作
1. keras的hdf5模型轉爲tf的pb凍結文件：
2. pb文件轉爲openvino優化後的IR文件
python mo_tf.py --input_model facenet_keras.pb --input_shape=[1,160,160,3] --data_type FP32 --model_name facenet
facenet fp32精度的IR文件下載地址：https://download.csdn.net/download/qq_35054151/12500493
3. openvino常規套路操作
把圖像轉爲blob數據
主要注意的是模型輸入爲160*160*3形狀，且進行歸一化操作，同理在c++環境也需要預處理。
/** Iterating over all input blobs **/
for (auto & item : input_info) {
auto input_name = item.first;
cout << "input_name:" << input_name << endl;
/** Getting input blob **/
auto input = infer_request.GetBlob(input_name);
size_t num_channels = input->getTensorDesc().getDims()[1];
size_t h = input->getTensorDesc().getDims()[2];
size_t w = input->getTensorDesc().getDims()[3];
size_t image_size = h*w;
Mat blob_image;
resize(src, blob_image, Size(h, w));
// NCHW
unsigned char* data = static_cast<unsigned char*>(input->buffer());
for (size_t row = 0; row < h; row++) {
for (size_t col = 0; col < w; col++) {
for (size_t ch = 0; ch < num_channels; ch++) {
data[image_size*ch + row*w + col] = (blob_image.at<Vec3b>(row, col)[ch]-100)/50;
}
}
}
}
因爲facenet輸出是一個128維度的向量，openvino轉化後預測輸出也是一個128位的數組，有了特徵向量我們只需要根據標準圖的特徵向量匹配即可；這個模型確實期望將正方形彩色圖像作爲具有形狀爲 160x160 的輸入，並將輸出一個包含 128 個元素向量的人臉嵌入，我們看下結果解析如下：
平均單張80ms在i7-8700k上，很實時有木有！
參考資料：