我看到MTCNN被推荐但没有看到DLIB和MTCNN的直接比较。
我认为，因为MTCNN使用神经网络，它可能更适合更多用例，但也有一些令人惊讶的可怕边缘情况？
有没有人对错误率，不同条件下的性能（GPU和CPU）以及两者的一般眼球观察进行分析？
答案 0 :(得分：1)
您可以通过timeler看看这款出色的kaggle笔记本。比较 facenet-pytorch ， DLIB 和 MTCNN 。
https://www.kaggle.com/timesler/comparison-of-face-detection-packages
“已测试每个程序包在检测300个图像（一个视频中的所有帧）中的脸部时的速度，并启用了GPU支持。以3种不同的分辨率执行检测。
在性能测试之前，必须执行任何一次性的初始化步骤，例如模型实例化。”
答案 1 :(得分：0)
您可以轻松地在深部进行测试。我的实验表明mtcnn的性能优于dlib。
#!pip install deepface
from deepface import DeepFace
backends = ['opencv', 'ssd', 'dlib', 'mtcnn']
DeepFace.detectFace("img.jpg", detector_backend = backends[0])