回答編集履歴
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* GPU: TITAN X (Pascal)
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* 画像サイズ 2000x1400
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## 考えられる要因
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### CPU 実行になっている
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CUDA/CuDNN のバージョンがあっていない等で GPU が使われていないで、CPU 実行になっていたりしないでしょうか。
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実行中に `nvidia-smi` で GPU が使われているかどうかを確認してみてください。もし、GPU が使われていてその遅さなら、MTCNN の速度向上は改善の見込みがないです。
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ちなみに GPU が2枚刺さっていても、複数 GPU を使うように実装されていない限り、通常は1枚の GPU しか使われません。
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### 画像サイズが大きい
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また、画像サイズがかなり大きい場合は、検出前にリサイズしておくと早くなるかもしれません。
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### 重みの読み込みは一回でいい
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以下のモデルの作成はループの外に出せば、多少早くなるかもしれません。
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```python
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detector = MTCNN()
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```
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以前、以下のライブラリで顔検出を試したことがあります。
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実行中に `nvidia-smi` で GPU が使われているかどうかを確認してみてください。もし、GPU が使われていてその遅さなら、MTCNN の速度向上は改善の見込みがないです。
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ちなみに GPU が2枚刺さっていても、複数 GPU を使うように実装されていない限り、通常は1枚の GPU しか使われません。
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また、画像サイズがかなり大きい場合は、検出前にリサイズしておくと早くなるかもしれません。
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以前、以下のライブラリで顔検出を試したことがあります。
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正面の顔ならそこそこの精度で検出できたと思います。
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[GitHub - ageitgey/face_recognition: The world's simplest facial recognition api for Python and the command line](https://github.com/ageitgey/face_recognition)
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