models对应的图像格式是BGR还是RGB的顺序？

[labimage]

您好，我运行了您的代码，效果很好。 我看到main函数中读入图像是按照BGR的格式读入的: ncnn::Mat ncnn_img1 = ncnn::Mat::from_pixels(img1.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR, img1.cols, img1.rows); 我疑惑的是，MTCNN和insightface在训练的时候是按照RGB的图像格式来训练的。 有的ncnn版本的MTCNN代码中使用的是ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB的通道顺序。
我把输入图像换成RGB的格式，该代码也可以工作。
所以想确认下，MTCNN和insightface的模型对应的是哪一种，您是否在转换成ncnn模型的时候，就把对应的数据顺序从RGB转成了BGR?
非常感谢。

[KangKangLoveCat]

bgr和rgb读取进去都是一样的，没有通道交换，rgb2bgr才会交换r和b通道

[KangKangLoveCat]

模型都是insightface官方的，我直接用ncnn转的，没有修改过

[labimage]

多谢您的回答，我的问题我可能没有表达清楚。我比较了几个mtcnn的C++代码，您的mtcnn代码的速度很快。 阅读代码的时候我发现您的输入图像的通道顺序和其他版本的不同。
其他的mtcnn的ncnn版本的代码， 通过OpenCV读入图像img1, 然后后再转为ncnn Mat矩阵ncnn_img1，使用的是ncnn::Mat ncnn_img1 = ncnn::Mat::from_pixels(img1.data, ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB, img1.cols,
img1.rows)， 该函数的第二个实参为ncnn::Mat::PIXEL_BGR2RGB，也就是说生成ncnn矩阵的同时把通道顺序从BGR转为RGB， 您的main函数中使用的是ncnn::Mat::PIXEL_BGR，对应的ncnn Mat的通道顺序仍为BGR。
卷积model是和input mat channel的顺序对应的，如果model中的channel顺序是RGB，那么input mat的通道顺序应该相同。
insighface模型是mxnet版本的，model的通道顺序也是RGB。那是不是说input mat的通道顺序也应该为RGB?

[labimage]

另外，方便告诉一下mtcnn的原模型链接么？
也是从insightface 的github网页上的mtcnn模型转成成ncnn版本的么？
https://github.com/deepinsight/mxnet-mtcnn
https://github.com/deepinsight/mtcnn-ncnn ？

[KangKangLoveCat]

https://github.com/deepinsight/insightface
当时实现的时候我两种读取方式都试了一下，发现用pixel_bgr模式读入能够得到于原作相同的网络输出，而pixel_bgr2rgb模式读入的图像得到的网络输出与原作不一致。具体原理我没有深入思考过，因为我没有训练过模型，具体模型接受怎样的输入，我也不知道。

[KangKangLoveCat]

我刚刚仔细看了一下，在mtcnn部分是bgr方式，arcface部分应该是rgb方式，需要转换图片

[labimage]

mtcnn应该是caffe model转过来的，caffe 的输入通道顺序是BGR，我测试的时候也是发现mtcnn在BGR通道顺序下检测率高。

[tanghy2016]

请问模型连接是哪个？
https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/deploy/mtcnn-model ？
https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/gender-age/mtcnn-model ？
这两个看起来都一样，跟
https://github.com/deepinsight/mxnet-mtcnn
里面的模型是一样的吧，但是我转来试了一下，没有你这里给出的4个ncnn模型效果好呢

[KangKangLoveCat]

mtcnn模型https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/deploy/mtcnn-model
mobilefacenets模型deepinsight/insightface#214