【计算机视觉】MTCNN的windows-cpu配置

前言

MTCNN是级联卷积网络,原理基本上比较清晰,只是还缺少实战,看到一个CSDN上windows的实现过程,就拿来试试。

操作过程

参考here,某些步骤会添加博主遇到的问题的解释。

第一部分:caffe.binding库的生成
一、安装vs2015,所花时间较长,耐心等待。
二、解压caffe-windows-ms
三、解压thirdparty至windows/thirdparty/下
四、修改commonsetting,cpuonlybuild为true,其他全为false
注意,只是在库的属性时候更改;
五、打开caffe.sln(忽略python,如果需要vs2015安装其他依赖项,则安装),选择debug/x64,编译libcaffe后生成libcaffe.lib
生成libcaffe.lib的位置:
.MTCNNcaffe-windows-msBuildx64Debug

六、修改caffe.binding为dll编译,同时在预编译处理器中定义CAFFEBINDING_EXPORTS(定义DLL为export,否则会出现链接不一致),编译caffe.binding,生成caffe.binding.lib以及dll
用控制台exe配置类型自己定义函数,并通过主函数调试,
然后可以通过项目——属性——配置属性——常规——项目默认值——配置类型下,
选择动态库(.dll)选项
然后点击生成---生成解决方案,会在工程的Debug目录下生成一个DLL文件(dllTest.dll)
预编译处理器即是预处理器中定义CAFFEBINDING_EXPORTS;
七、选择release/x64,编译libcaffe,生成libcaffe.lib
八、编译caffe.binding生成caffe.binding.lib以及dll

第二部分:mtcnn对caffe.binding的调用测试
九、打开mtcnn的vs,同时打开cascadecnn.sln,跳过python,只用testcascadecnn(第二个工程)
目录:.MTCNNMTCNN_face_detection_alignment-mastercodecodesvs
十、选择debug/x64,属性更改如下:vc++的包含目录加入boost、hdf5、opencv(都在thirdparty中)和caffe.binding;库目录中加入opencv_world310d.lib的目录以及caffe.binding.lib的目录;附加依赖项中加入opencv_world310d.lib和caffe.binding.lib
包含目录caffe.binding: E:codeMTCNNcaffe-windows-mswindowscaffe.binding;
十一、预处理器中加入_CRT_SECURE_NO_WARNINGS
十二、编译testcascadecnn成功
十三、将缺少的dll库都加入x64/DEBUG文件夹中(所有的库都在thirdparty/bins里面)
十四、修改test.cpp里面的参数:1)model_folder修改为现有的mtcnnv2的模型路径,2)cascade里面的0改为-1(表示要用cpu),3)image修改为自己的图片路径
十五、运行,生成结果
十六、选择release/x64,类似第十步,不同之处改debug为release,改opencv_world310d为opencv_world310即可
十七、编译testcascadecnn成功
附加库目录: .MTCNNcaffe-windows-mswindows	hirdpartyHDF5lib
发现有其他的PC没有的目录,查找附加库目录和附加依赖项,发现有以前残留的配置,删除即可;
十八、类似第十三步,不同之处类似第十六步
十九、运行,生成结果

最后结果:
450,431
detection time:998.127ms////The first run is slow because it need to allocate memory.
===========================================================
detection time:129.582ms

参考

1. MTCNN的windows-cpu配置

2. MTCNN_paper;

原文地址:https://www.cnblogs.com/happyamyhope/p/10906159.html