python inference.py --img /home/ailab/ai_code/Face/FaceLandmark1000/data/20230719091829.jpg
FaceBoxesV2ORT Running Device: CPU, Available Providers: ['CPUExecutionProvider']
Model Loaded From: /home/ailab/ai_code/Face/torchlm/torchlm/runtime/ort/assets/faceboxesv2-640x640.onnx
Input Name: img, Input Shape: [1, 3, 640, 640] Output Names: ['loc', 'conf'], Output Shapes: [[1, 8525, 4], [1, 8525, 2]]
PIPNetORT Running Device: CPU, Available Providers: ['CPUExecutionProvider']
Model Loaded From: /home/ailab/Downloads/pipnet_resnet18.onnx
Input Name: img, Input Shape: [1, 3, 256, 256] Output Names: ['outputs_cls', 'outputs_x', 'outputs_y', 'outputs_nb_x', 'outputs_nb_y'], Output Shapes: [[1, 98, 8, 8], [1, 98, 8, 8], [1, 98, 8, 8], [1, 980, 8, 8], [1, 980, 8, 8]]
第一个模型:
输入图像的形状是 [1, 3, 640, 640]，代表有1张图像（batch size为1），每张图像有3个颜色通道（RGB），图像的大小为 640x640 像素。
模型的输出包含两个部分：'loc' 和 'conf'，每个部分的输出形状分别为：[1, 8525, 4] 和 [1, 8525, 2]。
-
'loc': 这部分可能表示每个预测框的位置信息。8525可能代表预测框的数量，4可能代表每个预测框的坐标信息，通常会包含左上角和右下角的坐标，或者是中心点的坐标加上宽高。
-
'conf': 这部分可能表示每个预测框的置信度信息，或者是类别信息。8525同样代表预测框的数量，2可能代表每个预测框属于某个类别的概率。
-
Input Name: img, Input Shape: [1, 3, 640, 640]：表示输入到模型的是一个图像，形状为[1, 3, 640, 640]，即1张图像，每张有3个颜色通道（RGB），尺寸为640x640像素。
-
Output Names: ['loc', 'conf'], Output Shapes: [[1, 8525, 4], [1, 8525, 2]]：模型的输出包括两部分。'loc'输出是预测的关键点的位置，形状为[1, 8525, 4]，这意味着模型一共预测了8525个关键点，每个关键点有4个坐标值（通常是边界框的左上角和右下角的坐标）。'conf'是预测的关键点的置信度，形状为[1, 8525, 2]，这可能表示每个关键点有两个可能的类别，模型为每个类别提供了一个置信度。
-
meanface_lms != self.num_lms, 845 != 98 So, we will skip this setup for PIPNet meanface.Please check and setup meanface carefully beforerunning PIPNet ...：这是一个警告，表示提供的meanface的关键点数量（meanface_lms=845）与模型预期的关键点数量（num_lms=98）不一致，因此模型跳过了PIPNet的meanface设置。
-
PIPNetORT Running Device: CPU, Available Providers: ['CPUExecutionProvider']：这表示模型正在使用CPU设备进行推理，可用的执行提供者包括CPUExecutionProvider。
-
Model Loaded From: /home/ailab/Downloads/pipnet_resnet18.onnx：这表示模型从给定的路径加载了一个ONNX模型。
-
Input Name: img, Input Shape: [1, 3, 256, 256] Output Names: ['outputs_cls', 'outputs_x', 'outputs_y', 'outputs_nb_x', 'outputs_nb_y'], Output Shapes: [[1, 98, 8, 8], [1, 98, 8, 8], [1, 98, 8, 8], [1, 980, 8, 8], [1, 980, 8, 8]]：这表示模型的输入是一张256x256像素的RGB图像，输出包括关键点的类别('outputs_cls')，关键点的x和y坐标('outputs_x'和'outputs_y')，以及关键点的邻居的x和y坐标('outputs_nb_x'和'outputs_nb_y')。
[[1, 98, 8, 8], [1, 98, 8, 8], [1, 98, 8, 8], [1, 980, 8, 8], [1, 980, 8, 8]] 这些参数代表什么
ChatGPT
模型的输出形状为[[1, 98, 8, 8], [1, 98, 8, 8], [1, 98, 8, 8], [1, 980, 8, 8], [1, 980, 8, 8]]，分别对应输出的名字：['outputs_cls', 'outputs_x', 'outputs_y', 'outputs_nb_x', 'outputs_nb_y']，根据通常的实践，这些输出可能代表以下含义：
-
'outputs_cls'：这是模型对98个关键点的分类输出，形状为[1, 98, 8, 8]，通常，这可能表示每个关键点有8x8=64个可能的位置，模型为每个位置提供了一个分类的输出。
-
'outputs_x'和'outputs_y'：这些输出提供了关键点的坐标，形状为[1, 98, 8, 8]。这可能表示模型对每个关键点的x和y坐标分别提供了8x8=64个可能的位置的预测。
-
'outputs_nb_x'和'outputs_nb_y'：这些输出表示关键点的邻居的坐标，形状为[1, 980, 8, 8]。这可能表示模型对每个关键点的邻居的x和y坐标分别提供了8x8=64个可能的位置的预测。
这只是根据输出的形状和常见的实践进行推测的可能的解释，具体的含义可能会根据模型的实现和使用的方法有所不同。你可以查阅模型的文档或源代码以获取更准确的信息。