dlib 예제

Dlib의 cmake 스크립트에는 표준 설치 대상이 포함되어 있습니다. 따라서 CMake를 사용하여 다른 C++ 라이브러리와 마찬가지로 미리 컴파일된 정적 또는 공유 라이브러리로 dlib 시스템을 광범위하게 설치할 수 있습니다. 그러나 대부분의 사용자는 가장 간단한 방법이므로 이 페이지 의 맨 위에 설명된 대로 CMake를 사용해야 합니다(특히 예제 프로젝트에 표시된 대로). 특히, dlib의 디버깅 모드는 가장 강력한 기능 중 하나이기 때문에 실제로 사용해야하는 것입니다, 당신이 원하는 때마다 dlib의 디버깅 모드를 켜고 끌 수 있습니다. 요약하자면 위의 단락이 말하는 것을 이해하지 못한다면 Visual Studio에서 미리 컴파일 된 라이브러리로 dlib를 설치해서는 안됩니다. 대신 이 페이지의 맨 위로 이동하여 이 페이지의 지침을 읽으십시오. 그 지침을 따르십시오, 그것은 매우 쉽고 그냥 작동합니다. OpenCV-DNN 모델을 평가하는 데 사용되는 스크립트를 사용하여 FDDB 데이터 집합을 사용하여 4 개의 모델을 평가하려고했습니다. 그러나, 나는 놀라운 결과를 발견했다. Dlib은 시각적으로 dlib 출력이 훨씬 더 잘 보이지만, 하르보다 더 나쁜 숫자를 했다. 아래는 4가지 방법에 대한 정밀도 점수입니다.

dlib 모델 리포지토리에서 모델을 다운로드할 수 있습니다. 그것은 수동으로 이미지 넷, PASCAL VOC, VGG, 와이드, 얼굴 스크럽 과 같은 다양한 데이터 세트의 이미지로 구성된 저자, 데이비스 킹에 의해 레이블이 지정 된 데이터 세트를 사용합니다. 그것은 7220 이미지가 포함되어 있습니다. dlib를 사용하여 스레드를 만드는 경우 여기에서 데이터 집합을 다운로드 할 수 있습니다 .dlib 동적 스레드 풀의 이점을 받게됩니다 (dlib::thread_pool 개체는 이것과 관련이없는 다른 것이므로 두 가지를 혼동하지 마십시오). 이 풀을 사용하면 풀이 비어 있지 않을 때 스레드풀에서 스레드를 다시 끌어내기 때문에 dlib가 새 스레드를 매우 빠르게 생성할 수 있습니다. 또한 GUI 지원(예: dlib.image_window) 및 CUDA 가속과 같은 다양한 선택적 기능은 컴퓨터에서 사용할 수 있는 내용에 따라 자동으로 활성화되거나 비활성화됩니다. 설치 명령을 실행하면 사용 중임을 알리는 메시지가 인쇄됩니다. 결과가 마음에 들지 않으면 해당 메시지를 읽고 적절한 조치를 취하십시오.

예를 들어 Linux 및 OSX 사용자는 GUI 도구를 사용하려면 libX11을 설치해야 할 수 있습니다. 이 것에 대해 관심이 있다면 이러한 선택적 기능을 설치하는 방법을 알려주기 때문에 메시지를 읽으십시오. 또는 dlib의 파이썬 인터페이스에 파이썬 바인딩을 더 추가하려면 setup.py 파일을 피하고 CMake를 사용하여 직접 작업할 수 있습니다.