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zuoqing1988 / ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection

对比ZQCNN-MTCNN与libfacedetection
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准确率 #4

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zhly0 commented 5 years ago

你好， 看了你的对比，确实感觉速度比较快，但是你对比的两个模型，都没有给出在相应测试集上的准确率和召回率，这个有进行过对比吗？谢谢

zuoqing1988 commented 5 years ago

没有，但是目测就能看出来libfacedetection的ssd模型准确度极差，很多脸的prob才0.3-0.4。

zuoqing1988 commented 5 years ago

从实际使用来看，ZQCNN-MTCNN的fast模型 1.比老版的libfacedetection要准得多， 2.检出率可能比原版MTCNN略低，但是速度快几倍 3.大大减少了人脸识别期望去掉的脸（如半遮挡，大角度，模糊等）

pxlong commented 5 years ago

没有，但是目测就能看出来libfacedetection的ssd模型准确度极差，很多脸的prob才0.3-0.4。

准确度上是这样的，我们测试结果也是这样，ZQCNN-MTCNN比libfacedetection好很多。

但是在我们的嵌入式平台（Arm-A9 (v7-a架构), 32bit）上，对于大小为160x90的图像, libfacedetection仍然能跑得很快（~ 60ms），但是ZQCNN-MTCNN不知道怎么就变得比较慢了（~ 400ms）。根据readme，160x90的图像，Arm-A72大概只需要13ms，难道Arm-A9和Arm-A72（64bit）差了这么多吗？

zuoqing1988 commented 5 years ago

@pxlong 根据我的经验，同主频下64位的大概有32位的4倍快。 我用一个hi6620oem（据传是麒麟910，四核A9主频1.6GHz）测试4_320x240.jpg找最小40，单线程69.6ms

pxlong commented 5 years ago

@pxlong 根据我的经验，同主频下64位的大概有32位的4倍快。 我用一个hi6620oem（据传是麒麟910，四核A9主频1.6GHz）测试4_320x240.jpg找最小40，单线程69.6ms

我们的是双核arm，也是设置为单线程，图像中只有一个脸且足够大（> 40），一般都要400 - 500ms。与您的结果差别很大，我现在在找原因，您有没有什么建议？

zuoqing1988 commented 5 years ago

@pxlong 我觉得你这速度有可能根本没有启动neon指令。你需要按照ZQCNN的里面的编译过程来编译。先要编译出openblas，然后 mkdir cmake-build-release cd cmake-build-release cmake .. -DSIMD_ARCH_TYPE=arm -DBLAS_TYPE=openblas make SampleMTCNN 上面过程都是在arm机器上编译。 千万别自己瞎找一个toolchain之类的就编译。

pxlong commented 5 years ago

@zuoqing1988 谢谢哈，不过我确实是按照这个步骤编译的，不过是用toolchain，我会试试直接在arm机器上编译。 另外，刚刚确认了一下，我们arm cpu的主频只有667Mhz。