yolov5 dlib

Question

最近在做人脸识别相关的项目，目前是用yolov5加dlib库实现，先用yolov5提取人脸框再用dlib提取特征值，但是运行程序时开启摄像头的画面巨卡，帧数很低，从后台检测如下图所示在用yolov5跑程序时内存跑满但是GPU和CPU利用率并不高，如果单独用yolov5检测人脸不卡，虽然内存也会占满，用dlib自带的人脸检测器识别人脸再提取特征值也不卡，但是一起用帧数就很低，考虑过通过增加虚拟内存的方式改善，但没有什么效果，请问一下各位这是什么原因以及如何解决

Answer 1

参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，经由专家-皆知整理回复，如问题解决，望采纳；如仍有疑问，请评论回复。

面对您遇到的问题，帧率低下且内存占用高的情况，通常与几个关键因素有关：数据处理流程的效率、资源分配、以及算法的优化程度。针对您的应用场景，这里提供一些建议和可能的解决方案：

1. 优化内存使用

• 模型量化与剪枝：减少Yolov5和dlib模型的复杂度，通过量化模型到更低的精度（比如INT8）或进行模型剪枝，可以降低内存占用。
• 批次处理：尝试减少送入模型处理的图像批次大小，尽管这可能略微增加处理时间，但能有效降低内存峰值。
• 模型加载策略：确保模型不是每次处理图像时都重新加载，而是加载一次后保持在内存中。

2. 并行处理与多线程

• 异步处理：利用Python的多线程或多进程处理。对于I/O密集型任务（如读取视频流、写入结果），可以与CPU密集型任务（模型推理）并行执行。
• GPU与CPU负载平衡：确保Yolov5的推理主要在GPU上执行，而CPU负责其他辅助任务如数据预处理和dlib的特征提取。可以通过合理安排代码逻辑实现这一点。

3. 代码优化

• 减少不必要的数据复制：在Python中，尤其是使用NumPy时，注意避免不必要的数组复制操作。
• 使用Cython或PyCUDA加速：对于瓶颈部分，可以考虑使用Cython编写更高效的代码，或者对于GPU计算部分使用PyCUDA直接编写CUDA代码加速。

4. 分阶段处理

• 缓冲机制：在处理视频流时，可以引入缓冲队列来平滑数据流，避免一次性处理过多帧导致的资源紧张。
• 动态调整分辨率：降低输入给模型的图像分辨率，可以在保持识别效果的同时显著提高处理速度。

示例代码优化思路（非完整代码示例）

import cv2
import torch
from threading import Thread

# 假设这是您的Yolov5模型加载
def load_yolov5(model_path):
    model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s')
    model.eval()
    return model

# Dlib特征提取函数
def extract_features(face_roi, dlib_model):
    # 实际的特征提取逻辑
    pass

# 主循环处理
def process_frame(frame, yolov5_model, dlib_model):
    results = yolov5_model(frame)  # 假设yolov5模型直接返回检测结果
    for detection in results.xyxy[0]:  # 假设这是人脸框
        face_roi = frame[int(detection[1]):int(detection[3]), int(detection[0]):int(detection[2])]
        features = extract_features(face_roi, dlib_model)
        # 处理特征...

# 主函数
def main():
    cap = cv2.VideoCapture(0)  # 打开摄像头
    yolov5_model = load_yolov5('path_to_yolov5_model.pt')
    dlib_model = your_dlib_face_detector_and_predictor  # 初始化dlib模型
    
    while True:
        ret, frame = cap.read()
        if not ret:
            break
        
        # 异步处理框架，简化版示意
        # 实际应用中，这里可以使用线程或进程池处理frame
        t = Thread(target=process_frame, args=(frame, yolov5_model, dlib_model))
        t.start()
        t.join()  # 等待当前帧处理完毕，实际优化中可调整策略以避免阻塞
        # 显示或处理frame...
        
    cap.release()
    cv2.destroyAllWindows()

if __name__ == "__main__":
    main()

注意

• 上述代码仅为示例，具体实现需根据您的实际环境和库版本调整。
• 实际应用中，多线程或多进程的使用需要仔细管理资源，避免数据竞争等问题。
• 考虑到内存占用问题，深入分析模型的内存足迹，使用如TensorBoard或Python的memory_profiler工具来定位内存泄漏或高消耗点。

通过上述方法，您可以逐步排查和优化，提升程序的运行效率。如果GPU利用率低，确保模型确实是在GPU上运行，并检查是否有任何限制导致GPU资源未充分利用。