MTCNN演算法提速應用（ARM測試結果評估）

阿新 • • 發佈：2019-02-02

經博主測試，mtcnn原三層網路如果用於工程測試，誤檢情況嚴重，在fddb上測試結果也是，經常將手或者耳朵檢測為人臉，這個很頭疼（因為標註資料！），所以重新訓練顯得尤為重要！

博主的改進方法及如何重新訓練的就不具體介紹了，主要思想就是用卷積取代池化，fddb測試離散ROC88!

注意：某些公開的非官方mtcnn訓練方法有誤！只可參考，不可深入！

PC端測試：（測試軟體：vs2015，測試硬體：i7-4790-4core）

1920x1080視訊，最小檢測人臉為60，速度為22ms！

640x480視訊，最小人臉為25，速度為17ms！

arm端測試：（硬體：香橙派，全志A64晶片，4核64位Cortex-A53，市場價格

240元！）

測試：640x480視訊，最小檢測人臉80，速度30ms！

測試效果如下（這裡對比了Shiqi YU的人臉檢測）：

演算法	測試影象尺寸	測試最小人臉尺寸	演算法耗時（ms）
ShiqiYU-facedetect_frontal	2064x1078	40	95
ShiqiYU-facedetect_frontal_surveillance	2064x1078	40	125
ShiqiYU-facedetect_multiview	2064x1078	40	215
ShiqiYU-facedetect_multiview_reinforce	2064x1078	40	380
OURS	2064x1078	40	83

ShiqiYU-facedetect_fronta

ShiqiYU-facedetect_frontal_surveillancel

ShiqiYU-facedetect_multiview

ShiqiYU-facedetect_multiview_reinforce

ours

任何問題請加唯一QQ2258205918（名稱samylee）！

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原 MTCNN演算法提速應用（ARM測試結果評估）置頂 2017年11月02日 10:48:05 samylee 閱讀數：11584

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