Android OpenCV DNN Objects Detection

[XinLake]

https://xinlake.github.io/2018-03/opencv-dnn-objects-detection/

[YRodT]

一张图运算时间多少呢？

[XinLake]

@YRodT
没计算这个，大概 5 帧，1920x960 分辨率，一帧计算时间 200ms 以内吧，小米 6，没适配 GPU 计算。

[clavichord93]

@XinLake 这么大分辨率还算挺快的啊

[clavichord93]

@XinLake 模型是自己训得还是预训练好的啊

[XinLake]

@clavichord93
OpenCV 的 DNN 不支持模型训练，只能通过深度学习框架软件训练模型，然后导入 OpenCV 使用。要识别什么训练什么就行

[XinLake]

这种（浮点）计算密集型应用，全部方在 CPU 上跑其实是不合理的，实际使用要适配 GPU 计算加速才正常。
不过这技术理论算法，神经网络模型那些都在发展。

[Da11as]

请问楼主的模型大小多少呢

[XinLake]

@Da11as
模型文件 22M，
APK 34M，OpenCV 库有 10+M

[tempdban]

@XinLake 按我以前的理解，浮点性能看你是不是有 FPU 加 neon 指令集，并且编译链应该用 arm7-hf ？

[XinLake]

@tempdban
现在先进多了，也有标准的软件库 OpenCL/CUDA 给 APP 提供硬件计算接口，都是一些 API 调用，但是走那些 API 就会调用硬件 CPU 的 vfp neon 等单元、GPU、DSP 来计算，计算速度不是一个级别的，同时也需要标准化设计。

适配硬件计算加速后才能评估效能，做效率优化。

现在都是 armv8-64 了