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  • 版权:CC BY-SA 4.0
  • 创建:2024-05-16
  • 更新:2024-05-16


分别使用两个模型:

将它们分别移植到 MaixPy(MaixCAM),使用 NPU 进行加速,代码已经开源,请到MaixPy查看。

测试图:
test4
sample

640x640

均使用 640x640, 图片会先等比例缩放周围填黑色再识别,retinaface 用 mobilenet0.25主干, facedetector_1MB_landmark 用 RFB 模型:

  • retinaface, CPU预处理+npu处理+CPU后处理 73ms, 阈值设置比较高(0.4), 效果:
    retinaface_result_0.4
    retinaface_result_0.4_3.jpg

  • facedetector 1MB landmark, CPU预处理+npu处理+CPU后处理 65ms, 阈值设置比较高(0.4), 效果:
    facedetector_1MB_landmark_0.4
    facedetector_1MB_landmark_0.4

320x320

均使用 320x320, 图片会先等比例缩放周围填黑色再识别, retinaface 用 mobilenet0.25主干, facedetector_1MB_landmark 用 RFB 模型:
缩放后传进npu的图像:
test4

  • retinaface, CPU预处理+npu处理+CPU后处理 17~21ms, 阈值设置比较高(0.4), 效果:
    retinaface_result_0.4_4
    retinaface_result_0.4_2

  • facedetector 1MB landmark, CPU预处理+npu处理+CPU后处理 18ms, 阈值设置比较高(0.4), 效果:
    facedetector_1MB_landmark_0.4_3
    facedetector_1MB_landmark_0.4.jpg.jpg

对比

看起来后者运行速度会快一点,识别到的人也多一些,但是两者均出现了误识别的问题,会错误地识别到一些非人脸的物体(本文没有贴出,实际摄像头测试发现的),实际应用时需要考虑到并想办法过滤。

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