用RK3576核心板做人形机器人（六）：RK3576核心板人脸检测开发之性能优化要点

模型轻量化

• 合理选择检测分辨率和模型结构，平衡检测精度和推理速度。
• 对于高分辨率摄像头，可在推理前将图像缩放至较小分辨率，再根据检测框在原图做二次定位、放大等策略。

NPU 利用

• 确保推理主要在 NPU 上进行，避免 CPU 负载过高。
• 多线程或流水线处理（例如：摄像头采集、NPU 推理、后处理可以在不同线程中执行），提升整体吞吐量。

Batching（可选）

• 当场景允许时，可以一次性处理多帧或多个图像块（需要确保延迟可控）。

硬件加速与驱动

• 使用官方或经过验证的驱动和 SDK，及时更新 Rockchip 提供的固件和优化包。

算法层面的后处理优化

• 使用快速的 NMS 算法（如 Soft-NMS、Fast-NMS），合并框时也可采用简化策略，减少算法耗时。