Réduire la taille du fichier de repères dlib

Question

en utilisant le nouveau Dlib library for Android J'ai remarqué que pour détecter les visages, vous devez charger un fichier DAT de points de repère dans votre projet. Le problème principal est que la taille du fichier "shape_predictor_68_face_landmarks.dat" est de 98 Mo. Ce qui est extrêmement lent à charger lors de l'ouverture de la caméra Android pour détecter les visages.

J'ai déjà vu cette SO Question avec un cas similaire, mais je ne comprends pas la réponse du tout.

Un moyen de réduire la taille du fichier? Remerciements

Answer 1

La taille du fichier du mode formé par prédicteur de forme dépend des paramètres d'apprentissage du modèle de comptage des points. Le modèle existant a la taille de 98 Mo et fournit une précision de pointe de la détection des points faciaux. Vous avez donc trois façons de résoudre le problème:

1. une certaine compression/quantification ... qui va changer le modèle existant. Je ne vais pas aider ici - il y a des réponses dans la question que vous êtes référencé
2. utiliser différents paramètres d'entraînement de modèle. Le modèle existant est entraîné avec le code fourni dans l'exemple "train_shape_predictor_ex" dans le paquetage dlib, mais les params d'entrainement sont peu différents. simple d'exécuter cet exemple tel quel avec les images de l'exemple de dossier vous donnera le modèle avec la taille de 15 Mo. Oui, ce modèle sera moins précis, mais c'est le prix de sa petite taille
3. utiliser moins de points de repère. pour faire cela - utilisez le même exemple "train_shape_predictor_ex", mais enlevez certains points de repère de l'ensemble de données d'entraînement/de test