低性能ハードウェアでDeepFaceの動作が遅くなる問題を解決するには？

2025-09-10

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低性能ハードウェアでDeepFaceを最適化する

DeepFaceはディープラーニング・ツール・ライブラリであるため、CPUデバイスで実行するとスピードのボトルネックに直面する可能性がある。ここでは、実績のある最適化オプションをいくつか紹介する：

事前に計算された顔の埋め込み反復的なクエリーを必要とするデータベース・シナリオの場合は、先取りしてDeepFace.represent()すべての顔特徴ベクトルを計算し、pickleファイルとして保存し、その後のクエリのために埋め込まれたデータを直接ロードする。
モデルの選択VGG-Faceの代わりにGhostFaceNetのような軽量モデルを選択し、初期化時に指定することができる。model_name='GhostFaceNet'
バッチ制御複数の画像を分析するときに使用batch_sizeパラメータは、1回のセッションでの治療回数を制御する（推奨4～8回）
画像の前処理スルーenforce_detection=False厳密な顔検出をスキップする。resample入力解像度の低下

より徹底的な最適化のためには、1) ONNX Runtimeを使用して推論を高速化する、2) モデルの定量化バージョンを使用する、3) Raspberry Piなどのデバイスに特別に最適化されたバージョンのTensorFlow Liteをコンパイルしてインストールする、を検討する。