如何解决DeepFace在低性能硬件上运行速度慢的问题？

2025-09-10

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优化DeepFace在低性能硬件上的运行速度

DeepFace作为深度学习工具库，在CPU设备上运行时可能面临速度瓶颈。以下是几种行之有效的优化方案：

预计算面部嵌入：对于需要重复查询的数据库场景，预先通过DeepFace.represent()计算所有面部特征向量并保存为pickle文件，后续查询时直接加载嵌入数据
モデルの選択：选用轻量级模型如GhostFaceNet而非VGG-Face，可在初始化时指定model_name='GhostFaceNet'
批处理控制：分析多张图片时使用batch_size参数控制单次处理数量（建议4-8）
画像の前処理スルーenforce_detection=False跳过严格人脸检测，或使用resample降低输入分辨率

对于更彻底的优化，可以考虑：1）使用ONNX Runtime加速推理；2）采用量化后的模型版本；3）在树莓派等设备上编译安装专用优化的TensorFlow Lite版本。