先上效果，密集。 对应的ncnn项目代码：
1. 效果
2.路线
3. 具体事项
项目初始调试成功的时候，结果和DBface.pytorch推理的结果有很大差距。从以下几个方面进行了检验。
in.substract_mean_normalize，其中的源码是 × norm_value，所以需要对DBface的std_value取倒image/255这部分，最初是cv::Mat image/255发现还是有问题，后面是先cv::Mat > ncnn::Mat，然后再 / 255.// 1. DBface的std取倒数 const float mean_value[3] = {0.408f, 0.447f, 0.47f}; const float std_value[3] = {1/0.289f, 1/0.274f, 1/0.278f}; // 2.先转到ncnn::Mat,再/255 in = ncnn::Mat::from_pixels(image.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, image.cols, image.rows); int c, h, w; c = in.c; h = in.h; w = in.w; float *data = (float *)(in.data); for (int i = 0; i < c; ++i) { for (int j = 0; j < h; ++j) { for (int k = 0; k < w; ++k) { data[i*h*w + j*w + k] /= 255; } } } in.substract_mean_normalize(mean_value, std_value); TO DO
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