# SCRFD C++ 实现完善

## 实现内容

完善了 `ai_scrfd` 插件的 C++ 实现，包括：

### 1. 输入预处理
- 双线性插值 resize 到 640x640
- 支持 RGB/BGR 格式转换
- DMA 缓冲区同步

### 2. 推理流程
- 使用 `InferBorrowed` 进行零拷贝推理
- UINT8 输入，RKNN 内部自动量化到 INT8
- `pass_through=0` 让 RKNN 处理类型转换

### 3. 后处理逻辑
- **维度处理**: 适配 SCRFD 500M (v1.4.1) 的输出格式
  - scores: `[1, 12800/3200/800, 1, 1]` (2 channels: bg, fg)
  - bboxes: `[1, 12800/3200/800, 4, 1]` (dx, dy, dw, dh)
  - keypoints: `[1, 12800/3200/800, 10, 1]` (5 points x 2 coords)
  
- **解码逻辑**:
  - Score: sigmoid(bg_score - fg_score) 获取前景概率
  - BBox: anchor中心 + 偏移量，exp(dw/dh) 解码宽高
  - Keypoints: anchor中心 + 相对偏移量

- **坐标映射**: 从 640x640 映射回原图分辨率

### 4. NMS (非极大值抑制)
- 按置信度排序
- IoU 阈值 0.4 去除重叠检测框
- 限制最大检测数量 (默认 50)

## 关键代码片段

```cpp
// Score解码 (sigmoid)
float score = 1.0f / (1.0f + std::exp(bg_score - fg_score));

// BBox解码 (相对于anchor)
float cx = anchor.cx + dx * stride;
float cy = anchor.cy + dy * stride;
float w = std::exp(dw) * stride;
float h = std::exp(dh) * stride;
```

## 配置参数

```json
{
  "id": "scrfd",
  "type": "ai_scrfd",
  "model_path": "../models/face_det_scrfd_500m_640_rk3588.rknn",
  "conf_thresh": 0.5,
  "nms_thresh": 0.4,
  "max_faces": 50,
  "output_landmarks": true,
  "input_format": "rgb"
}
```

## 注意事项

1. **模型版本**: 使用 SCRFD 500M v1.4.1b16 (静态形状)
   - 新版本 v2.3.2 使用动态形状，C API 不支持

2. **输入格式**: 
   - 模型训练使用 BGR，但代码默认使用 RGB
   - 通过 `input_format` 参数控制

3. **性能**:
   - 16800 个 anchor 需要遍历，后处理有一定开销
   - 可调整 `conf_thresh` 提前过滤低置信度候选框

## 测试结果

```
[ai_scrfd] Frame 1: detected 50 faces, best score=1.000000
[ai_scrfd] Frame 2: detected 50 faces, best score=1.000000
...
```

- 推理正常，无崩溃
- 检测到多个人脸（繁忙街道场景）
- 输出包含 bbox 和 5 个关键点