1 В избранное 0 Ответвления 0

OSCHINA-MIRROR/huiwei13-RetinaFace-Cpp

Присоединиться к Gitlife
Откройте для себя и примите участие в публичных проектах с открытым исходным кодом с участием более 10 миллионов разработчиков. Приватные репозитории также полностью бесплатны :)
Присоединиться бесплатно
В этом репозитории не указан файл с открытой лицензией (LICENSE). При использовании обратитесь к конкретному описанию проекта и его зависимостям в коде.
Клонировать/Скачать
Внести вклад в разработку кода
Синхронизировать код
Отмена
Подсказка: Поскольку Git не поддерживает пустые директории, создание директории приведёт к созданию пустого файла .keep.
Loading...
README.md

RetinaFace-Cpp

Обнаружение RetinaFace с использованием C++

официальный RetinaFace

Я преобразовал модель mobilenet-0.25 mxnet (обученную yangfly) в модель caffe

Я преобразовал модель R50 mxnet в модель caffe BaiDuYun | Google Drive

  • Я проверил выход двух моделей и они одинаковы.

  • Для одних и тех же входных изображений выход двух детекторов (версия Python и версия C++) одинаков.

(код слишком простой, только для справки 23333)

Это демонстрация парсинга анкоров, НЕ ВЫЧИСЛЕНИЕ, вы должны заменить свой собственный заголовок и код вычислений (caffe/ncnn/feather и т.д.) в исходном коде

Я создал группу QQ: 760688309 для общения


Обновление 2019.5.28

R50: По причине ограничения памяти GPU, я установил максимальное значение max(width, height) равным 1000 и протестировал его на наборе данных WiderFace_val для ОДНОЙ ШКАЛЫ, БЕЗ МНОГОШАРМНОГО ОБРАБОТКИ, БЕЗ ОБРАЩЕНИЯ, результаты следующие:

wider val easy medium hard
версия Python 92.25 88.86 64.02
версия C++ 91.36 87.15 62.22

Обновление 2019.5.27

mnet: Я тестировал на наборе данных WiderFace_val для ОДНОЙ ШКАЛЫ, БЕЗ МНОГОШАРМНОГО ОБРАБОТКИ, БЕЗ ОБРАЩЕНИЯ, результаты следующие:

wider val easy medium hard
версия Python 83.28 77.02 39.52
версия C++ 83.04 76.84 39.43

Бенчмарк времени выполнения

VGA (640x480)

платформа сеть потоки 1/2/4 (мс) вычисления
qcom625 mnet 418/262/202 NCNN
qcom625 mnet 379/244/180 NCNN (оптимизация)
qcom835 mnet 137.37/82.97/62.79 от hanson-young NCNN
qcom835 mnet 125.10/74.52/75.09 от hanson-young NCNN (оптимизация)

TODO

  • реализовать bbox_vote
  • многопоточный тест
  • бенчмарк скорости (CPU/ARM)
  • новые модели

Комментарии ( 0 )

Вы можете оставить комментарий после Вход в систему

Введение

Детектор RetinaFace на C++. Развернуть Свернуть
Отмена

Обновления

Пока нет обновлений

Участники

все

Недавние действия

Загрузить больше
Больше нет результатов для загрузки
1
https://api.gitlife.ru/oschina-mirror/huiwei13-RetinaFace-Cpp.git
git@api.gitlife.ru:oschina-mirror/huiwei13-RetinaFace-Cpp.git
oschina-mirror
huiwei13-RetinaFace-Cpp
huiwei13-RetinaFace-Cpp
master