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增加了跨平台编译的能力
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适配至最新版caffe
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增加了轻量级版本,便于移植到android平台
MTCNN是Kaipeng Zhang等人提出的多任务级联卷积神经网络进行人脸检测的方法,是迄今为止开放源码的效果最好的人脸检测器之一,在fddb上有100个误报时的检出率高达90%以上,作者提供的版本为matlab版,它最终的效果如图所示:
1.按照MRHead描述的方法配置好opencv跨平台编译环境
git clone https://github.com/BVLC/caffe
cd caffe
git checkout windows
script\build_win.cmd
3.打开MTCNN.sln,把MTCNN设为启动项。
4.设置所需的环境变量
打开菜单里的视图->其他窗口里面的属性管理器,依次展开MTCNN、Debug\x64子节点,然后在Microsoft.Cpp.x64.user项上右键,选择属性窗口,找到VC++目录,包含目录,将以下路径添加到包含目录项里
C:\Users\lenovo.caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py27_1.1.0\libraries\include D:\CNN\caffe\include D:\CNN\caffe\build D:\CNN\caffe\build\include
其中lenovo是我的电脑用户名,请换成你自己的名,D:\CNN\caffe是我本机caffe包所在路径
将以下路径加入到库路径:
C:\Users\lenovo.caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py27_1.1.0\libraries\x64\vc14\lib C:\Users\lenovo.caffe\dependencies\libraries_v140_x64_py27_1.1.0\libraries\lib D:\CNN\caffe\build\lib
拷贝以下文件夹下的所有dll文件至系统路径文件夹下(比如C:\Windows\Systems32) D:\CNN\caffe\build\install\bin
5.编译运行
程序默认会读取imgs文件下的文件,把检测结果输出到results文件夹下,如果想测试摄像头的效果,在main.cpp的main函数里将testcamera();解注释即可
编译mxnet的windows版,参考mxnet VS2015编译 ,然后打开MTCNN.sln,把MTCNNPy设为启动项.加载此工程需要安装VS python的插件PTVS 2.2.6 VS 2015
本机测试环境为VS2015,Cuda8.0,CuDNN5.1,python2.7