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Kamiaajik/
FaRL

onnx

mit

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python

import onnxruntime as ort
import numpy as np

sess = ort.InferenceSession("data/onnx/face_parsing.farl.celebm.main_ema_181500_jit.onnx", providers=["CPUExecutionProvider"])
input_name = sess.get_inputs()[0].name

dummy = np.zeros((1, 3, 448, 448), dtype=np.float32)
logits, aux = sess.run(None, {input_name: dummy})
print(logits.shape, aux.shape)

<!-- ### FaRL（face_parsing.farl.celebm.main_ema_181500_jit.onnx）

- 输入：NCHW，float32，B×3×448×448

预处理：RGB，0-1 归一化

- 输出：

- logits：B×C×512×512

CelebM 为 C=19，LaPa 为 C=11

- aux：B×1

说明：FaRL 输出为 512×512，需要在推理端将 logits resize 到 448×448 后再做反变换。 -->

Kamiaajik/FaRL

<!-- ### FaRL（face_parsing.farl.celebm.main_ema_181500_jit.onnx）

- 输入：NCHW，float32，B×3×448×448

预处理：RGB，0-1 归一化

- 输出：

- logits：B×C×512×512

CelebM 为 C=19，LaPa 为 C=11

- aux：B×1

说明：FaRL 输出为 512×512，需要在推理端将 logits resize 到 448×448 后再做反变换。 -->

Kamiaajik/
FaRL