建议：人脸对其，建议对齐后，输出仿射变换后人脸

[xinsuinizhuan]

环境

• FastDeploy版本： 说明具体的版本，如fastdeploy-linux-gpu-0.8.0或自行编译的develop代码（附上自行编译的方式，及cmake时print的编译选项截图）
• 系统平台: Linux x64(Ubuntu 18.04) / Windows x64(Windows10) / Mac OSX arm(12.0) / Mac OSX intel(12.0)
• 硬件： 说明具体硬件型号，如 Nvidia GPU 3080TI， CUDA 11.2 CUDNN 8.3
• 编译语言： C++ / Python(3.7或3.8等）

问题描述

• 附上详细的问题日志有助于工程师快速定位分析
• 性能问题，描述清楚对比的方式
• • 注意性能测试，循环跑N次，取后80%的用时平均（模型启动时，刚开始受限于资源分配，速度会较慢）
• • FastDeploy的Predict包含模型本身之外的数据前后处理用时
• 模型部署出错
• • 先执行examples下的部署示例，包括使用examples提供的模型，确认是否可以正确执行
• • 如若examples下的代码可以运行，但自己的模型，或自己的代码不能运行
• • • 提供自己的代码使用方式或自己的模型，供工程师快速定位问题

[DefTruth]

感谢您的建议哈，我们也增加考虑更多的辅助功能

[jiangjiajun]

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