最快人脸检测遇敌手！ZQCNN vs libfacedetection

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来源：OpenCV中文网经OpenCV中文网授权转载，请勿二次转载

前阵子，libfacedetection宣告开源，极市也做了相关推送分享：1500+ FPS！目前最快的CNN人脸检测算法开源 ，自从该库在几年前发布后在业内口碑一直很不错。

当然人脸检测不同算法的不同实现很多，抛开不顾精度只顾速度的不说，那么在精度几近满足商用的开源人脸检测算法中，libfacedetection真的是最快的吗？与近年来口碑一直很好的MTCNN系比如何？

殊不知，任何加以“最”字评价的算法，在今天这个技术快速进步的时代都要加上时间限制。

ZQCNN亦是一款开源人脸检测、特征点定位的优秀代码库，其基于MTCNN算法构建。

昨日ZQCNN作者将其与libfacedetection做了一个简单的比较，我们一起来看看吧～

以下内容主要来自：

https://github.com/zuoqing1988/ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection

ZQCNN-MTCNN-vs-libfacedetection

ZQCNN:下载时间2019-03-25 09:00

依赖库:

windows：mkl, opencv3.4.2

arm-linux: openblas, opencv3.4.2

libfacedetection:下载时间2019-03-25 09:00

该库无任何依赖。点赞～

(一) WINDOWS下对比 

(测试机器为E5-1650V4 3.6GHz)

编译方式：

ZQCNN用.sln打开

libfacedetection用cmake-gui配置，勾选avx2和DEMO，不勾选int8和neon，配置之后用vs打开，注意在facedetection、facedetection_shared、fdt_demo三个项目的项目属性->C++->代码生成里开启AVX2和快速浮点。

(1)对比keliamoniz1.jpg

结果比较：

(2)对比4.jpg

结果比较：

（3)对比其他图片

结果比较：

（二）ARM-LINUX下对比 

(测试机器为firefly rk3399)

编译方式：

ZQCNN: 先编译OpenBLAS, OpenCV3.4.2, 然后编译ZQCNN, 使用命令cmake .. -DSIMD_ARCH_TYPE=arm64 -DBLAS_TYPE=openblas_zq_gemm 具体参见ZQCNN项目的README

libfacedetection: 命令cmake .. -DENABLE_NEON=ON -DCMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE

(1)对比keliamoniz1.jpg

结果比较：

(2)对比4.jpg

结果比较：

(3)对比其他图片

结果比较：

总结

根据以上比较结果可知，按照上述编译方式，在上述图像集中，ZQCNN-MTCNN在速度和精度上都优于libfacedetection。

不过要声明一点，该比较中使用的图像数量过少，感兴趣的读者可自行下载编译测试。

ZQCNN使用了mkl、openblas，这些基础加速库可能是其速度占优的原因。

libfacedetection追求无依赖库，在实际项目中，应用可以更广泛。

*延伸阅读

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