MTCNN4Android
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vcvycy
做的很棒。不过MTCNN太重，抠脸花几秒？2s？
检测速度和minFaceSize和图片中的人脸个数相关。minFaceSize这个参数就是要检测的最小人脸，论文中的是40 pixels，具体应用具体设置。 比如一张普通1000像素左右的图片，人脸小于5个，将minFace设置为1000/6,差不多160 pixels，可以比40 快5倍左右，处理速度100ms以下。
嗯嗯，感谢您的讲解。这两个参数确实对性能影响很大。有时间跑一次您的代码，感谢分享
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在2018年07月21日 11:08，Jianfeng Chen 写道：
检测速度和minFaceSize和图片中的人脸个数相关。minFaceSize这个参数就是要检测的最小人脸，论文中的是40 pixels，具体应用具体设置。 比如一张普通1000像素左右的图片，人脸小于5个，将minFace设置为1000/6,差不多160 pixels，可以比40 快5倍左右，处理速度100ms以下。
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@dl8207531 100ms没什么难度吧。耗时的地方： 1、图片缩放：主要取决于人脸个数和图片大小。可以认为和人脸数线性关系。 2、神经网络运行(PNET/RNET/ONET 网络深度也就6层上下，跑起来很快的） (1) PNet 假设minFaceSize=160 , 由于factor 设置为0.709 , 160/(0.709^5) <1000 < 160/(0.709^6) 所以PNet + 图片缩放会执行6次。 (2) RNet 取决于PNet给出的候选框个数，有多少个候选框，就要crop+resize图片，然后喂给神经网络 (3) ONet 取决于RNet给的候选框个数。其他同(2)。 这一步，明显会比(2) 中的少很多。
之前的回复，是我在一个很普通平板测试的(看抖音都热得烫手)。