【ncnn android】算法移植（十）——DBface ncnn模型输出nan/性能简单测试

问题 已经将DBface转成ncnn模型，并在c++上测试通过，但是移植到android平台之后，结果一直不对，只能一段一段的检查，发现ncnn模型输出为nan。

猜想

• 输入给的不对。c++上推理采用的是cv::Mat作为输入。android平台采用bitmap
• 预处理不对，因为有image/255 - mean / std
• ncnn模型没有正确载入
• 对ncnn的模型进行逐层检查
• 版本对应不上
  只能一个一个尝试了

检查出的问题
ncnn的模型输出有nan值。说明，DBface android项目是在mtcnn android项目上继续搭建的，后来发现是头文件和libncnn.a的问题。换回官方的就行了。

2020-05-29 15:59:54.043 19415-19415/com.example.ncnntest1 D/DBfaceSo: [in data] | the image data is: nan
2020-05-29 15:59:54.043 19415-19415/com.example.ncnntest1 D/DBfaceSo: [in data] | the image data is: nan

解决方案

• 替换了ncnn的头文件和动态库
• 采用20191113的版本。

结果

• 采用640 * 480 的固定尺寸进行推理
  

处理器	RAM	图像尺寸	时间(ms)	是否使用GPU
骁龙710	6G	640*480	497	否
骁龙855	12G	640*480	238	否