Dlib在GPU下的环境配置（以人脸识别为例）

最新推荐文章于 2025-04-07 21:30:00 发布

bleakie

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分类专栏：深度学习人脸识别机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bleakie/article/details/78757734

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本文介绍如何在dlib 19.6及以上版本中配置CUDA支持，包括所需环境（如VS2015 Update 3、CUDA 8.0等）、编译步骤及最终效果展示，实现在GPU上加速面部识别。

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dlib19.6以后已经开始支持cuda，需要的环境是vs2015+updata3

环境配置
在win10下安装vs2015，cuda8.0（我用的是这个），cudnn（5.1）
cmake在 Dlib（这个就无需我多讲）

（图中是只对example进行cmake，这样就会得到对应example的编译项目，也可以选择根目录，这样得到的那就是包含所有的编译项目）
注意：这个地方可能会有个问题，就是如果你的电脑没有gpu或者vs2015不是updata3以上的，就会在DLIB_USE_CUDA出现OFF的提示，所以，这时候就要满足基本的安装环境。
编译dlib
打开对应example.sln（if编译是在根目录下的那个dlib，就选择对应xxx.sln）,分别在release，x64下编译生成dnn_face_recognition_ex项目，就得到对应dnn_face_recognition_ex.lib
配置环境
新建个解决方案——添加dnn_face_recognition_ex.cpp代码——配置dlib的include（就是./dlib-19.7目录）——配置生成的lib——在c++的预处理器加上DLIB_PNG_SUPPORT ;DLIB_JPEG_SUPPORT ;DLIB_USE_CUDA;
结果显示
在gtx1080下识别一张720p图片大概100ms