MTCNN的windows-cpu配置

MTCNN的windows-cpu配置

转载： https://blog.csdn.net/samylee/article/details/72312437

MTCNN为级联卷积网络，主要应用于人脸检测，速度和精度可观。有需要的小伙伴可以看看这个教程

windows-cpu配置据说比matlab版本快2到3倍，所需准备的四个文件如下：

vs2015包：链接：http://pan.baidu.com/s/1bpoy1e3 密码：spd9

caffe-master-ms：链接：http://pan.baidu.com/s/1c9znEu 密码：2gqn

thirdparty：链接：http://pan.baidu.com/s/1c1DiFj6 密码：i287

mtcnn-windows：链接：http://pan.baidu.com/s/1c2d7aQs 密码：sxc9

 

准备好了吗？开始配置吧！

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

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

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

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）

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

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

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