我正在创建程序来模糊视频中人们的脸，我想使用
http://dlib.net/dnn_mmod_face_detection_ex.cpp.html
作为面部识别的基础，因为它具有很好的效果并且使用起来非常简单。但是问题是-处理单个图像大约需要75秒，这很长。 dlib库是在未启用cuda的情况下编译的。我的GPU是nvidia geforce gtx 560 ti-它具有cuda支持，但不具有cudnn支持，并且只要知道，没有这两个库，就不可能使用cude支持编译dlib。因此，由于我不能本地使用GPU加速，是否有任何方法可以提高编程速度？我对OpenMP有一定的经验，但是我不知道是否可以在这里使用，因为示例中最长的部分-此行
auto dets = net(img);
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我只有一个建议，但是您是否尝试过使用OpenCV库来模糊人脸？
它支持GPU加速。您可以在https://jeanvitor.com/opencv-opencl-umat-performance/上阅读有关UMat类的更多信息。您可以简单地将GaussianBlur，MedianBlur或任何您喜欢的对象用于这些对象。
答案 1 :(得分：0)
您的结果是使用不带GPU支持的Dlib的DNN的典型结果。没有有意义的方法来加快实际代码的速度。它已经是多线程的，并且SIMD / AVX已优化。要进一步加快速度，将需要大量的精力，并且可能需要一些汇编代码。
但是可能还有其他选择...下面的许多建议取决于您的要求（例如，要拍摄的最小面部尺寸，相机设置等）
根据源视频的分辨率和要捕获的最小脸部大小，可以使用0作为第二个参数来调用检测：
detector(image,0)
这将表明您不想对输入图像进行任何放大。我目前暂无文档，但我相信无需放大即可检测到的最小尺寸的人脸为80px x 80px，这可能适合您的情况。
另一种方法是在处理之前对图像进行下采样。假设您在每个维度上对图像进行2倍采样并使用detector(image,0)进行调用，您将只能检测到160px x 160px的面部。但是处理速度应该快4倍。
如果可以概括面部永远不会出现的地方，则可以将图像裁剪到相关区域并进行检测。然后，只需修改检测框即可使作物倒转。
如果不能一概而论，则可以使用另一个更快的“前置检测器”，就像OpenCV的全身和上身曲线一样。然后使用这些预先检测的输出将图像裁剪为较小的图像，并对这些作物执行DNN检测。