开源软件名称：

mtcnn_ncnn

开源软件地址：

https://gitee.com/huiwei13/mtcnn_ncnn

开源软件介绍：

2018.5.22更新：

针对部分场景仅需检测最大的单人脸，新增最大人脸检测测试接口，不同场景整体速度波动将会更大，但单人脸场景提升较明显；

2018.5.16更新：

更新win端及android端的ncnn版本；

2018.4.12更新：

ncnn最新的3.14版本；
增加可调参数设置接口及界面,方便测试；

附录：MTCNN的ARM端时间测试（1000次测试图640*480最小人脸40三层网络阈值｛0.8，0.8，0.6｝）

高通625	Max	Min	Avg
单线程	174.95	144.18	153.49
双线程	289.58	89.07	97.25
四线程	269.85	64.10	70.94
八线程	323.93	53.63	65.67

ps：速度测试波动存在一定误差，欢迎issus里提交测试结果；

2018.3.6更新：mtcnn_AS更新至ncnn最新的1.29版本；

附录：MTCNN的ARM端时间测试（1000次测试图640*480最小人脸40三层网络阈值｛0.8，0.8，0.6｝）

高通625	Max	Min	Avg
单线程	157.65	137.11	144.90
双线程	101.68	83.29	87.29
四线程	75.21	59.58	63.14
八线程	277.33	47.83	54.29

前言

ncnn是腾讯优图在七月份开源的，一款手机端极致优化的前向计算框架；开源有几个月了，仍然是开源里的扛把子（给nihui大佬递茶）。之前也测试移植过，这次主要做个整理，鉴于很多人只想在window下搭建并调试，本次主要基于MTCNN的人脸检测例子，进行一次该框架的搭建，构建流程主要采用脚本编写，目的在于简单演示下流程操作；

主要环境：

git
cmake
vs2015
android studio

PC端调试：

使用windows的pc端调试，繁琐的是依赖库的生成和引用。依赖库中Protobuf是caffe的模型序列化存储的规则库，将caffe框架转ncnn框架模型用到，另外opencv库主要用于范例的图像读取操作，可自己配置，或直接使用个人在3rdparty文件夹下编译好的库；

下载源码并更新子模块,protobuf源码库比较大，更新会比较慢

git clone https://github.com/moli232777144/mtcnn_ncnn.gitgit submodule update --init

编译protobuf调用tools下的protobuf脚本编译:

cd ../3rdparty/src/protobuf/cmakemkdir buildcd buildcmake .. -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -Dprotobuf_MSVC_STATIC_RUNTIME=OFF -G "Visual Studio 14 2015 Win64"pause

vs2015打开./3rdparty/src/protobuf/cmake/build下的protobuf.sln工程，编译Debug及Release版本；

调用tools下的copyProtobuf脚本，生成protobuf的依赖库到第三方公共文件夹3rdparty下。

编译ncnn

修改tools下的ncnn.bat工具，将DProtobuf几个参数替换为自己编译后的protobuf相关目录

cd ../3rdparty/src/ncnnmkdir buildcd buildcmake .. -G"Visual Studio 14 2015 Win64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=%cd%/install -DProtobuf_INCLUDE_DIR=F:\mtcnn_ncnn\3rdparty\include -DProtobuf_LIBRARIES=F:\mtcnn_ncnn\3rdparty\lib\libprotobuf.lib -DProtobuf_PROTOC_EXECUTABLE=F:\mtcnn_ncnn\3rdparty\bin\protoc.exepause

运行后生成ncnn.sln工程, 生成解决方案，编译Release版本；编译后，build目录下生成的src中包含ncnn.lib库，tools里有caffe以及mxnet的转换工具；为了以后方便使用，调用下copyNcnn.bat统一放到公共目录3rdparty目录下，主要移动了caffe2ncnn的exe文件，ncnn的lib库及.h头文件；

cd ..set path=%cd%copy %path%\3rdparty\src\ncnn\build\tools\caffe\Release\caffe2ncnn.exe %path%\3rdparty\bin\caffe2ncnn.execopy %path%\3rdparty\src\ncnn\build\src\Release\ncnn.lib %path%\3rdparty\lib\ncnn.libmkdir %path%\3rdparty\include\ncnncopy %path%\3rdparty\src\ncnn\build\src\layer_type_enum.h %path%\3rdparty\include\ncnn\layer_type_enum.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\build\src\layer_registry.h %path%\3rdparty\include\ncnn\layer_registry.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\build\src\layer_declaration.h %path%\3rdparty\include\ncnn\layer_declaration.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\build\src\platform.h %path%\3rdparty\include\ncnn\platform.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\src\layer.h %path%\3rdparty\include\ncnn\layer.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\src\blob.h %path%\3rdparty\include\ncnn\blob.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\src\cpu.h %path%\3rdparty\include\ncnn\cpu.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\src\mat.h %path%\3rdparty\include\ncnn\mat.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\src\net.h %path%\3rdparty\include\ncnn\net.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\src\opencv.h %path%\3rdparty\include\ncnn\opencv.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\src\paramdict.h %path%\3rdparty\include\ncnn\paramdict.hcopy %path%\3rdparty\src\ncnn\src\modelbin.h %path%\3rdparty\include\ncnn\modelbin.hpause

编译调试MTCNN

接下来首先可以开始转换MTCNN的caffe模型，调用格式为：

caffe2ncnn.exe xx.prototxt xx.caffemodel xx.param xx.bin启动mtcnn2ncnn.bat脚本，即可将mtcnn目录下的model文件都转化为ncnn模型存储方式(如果项目存在旧版prototxt需使用caffe项目中的upgrade_net_proto_text与upgrade_net_proto_binary进行新版转换)。

cd ..set path=%cd%%path%\3rdparty\bin\caffe2ncnn.exe %path%/mtcnn/model/det1.prototxt %path%/mtcnn/model/det1.caffemodel %path%/mtcnn/model/det1.param %path%/mtcnn/model/det1.bin%path%\3rdparty\bin\caffe2ncnn.exe %path%/mtcnn/model/det2.prototxt %path%/mtcnn/model/det2.caffemodel %path%/mtcnn/model/det2.param %path%/mtcnn/model/det2.bin%path%\3rdparty\bin\caffe2ncnn.exe %path%/mtcnn/model/det3.prototxt %path%/mtcnn/model/det3.caffemodel %path%/mtcnn/model/det3.param %path%/mtcnn/model/det3.bin

一切看似很顺利，麻烦的是，mtcnn模型是caffe+matlab训练的，生成的是col-major模型，与ncnn模型默认的row-major不匹配，参考ElegantGod的ncnn的ncnn改进，提取了其中转化准则文件，放tools目录下的caffe2ncnn.cpp文件，接着替换ncnn的tools/caffe同文件，重新生成caffe2ncnn.exe，并依次执行一次以上模型转换步骤。（ps:models下已包含转换好的模型）

生成正确的ncnn模型后，主要就是建立vs工程进行调试，可以vs新建工程，添加包含目录导入3rdparty的opencv及ncnn头文件目录，接着在链接器里添加两者的lib库引用；

当然为了更好学习脚本，个人仍采用cmake的构建方式，MTCNN源码主要基于Longqi-S的linux版本就行修改，ncnn的使用方法也可以多参考下ncnn源码目录的example例子；

CmakeList.txt编译介绍如下：

#1.cmake verson，指定cmake的最小版本号 cmake_minimum_required(VERSION 2.8)#2.project name，指定项目的名称，一般和项目的文件夹名称对应project(mtcnn_ncnn C CXX)#3.set environment variable，设置环境变量set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11")#4.include头文件目录 include_directories(${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/3rdparty/include/Opencv          ${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/3rdparty/include/Opencv/opencv          ${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/3rdparty/include/Opencv/opencv2          ${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/3rdparty/include/ncnn                    ${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/src)#5.library目录及name名称link_directories(${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/3rdparty/lib)list(APPEND MTCNN_LINKER_LIBS opencv_world320 ncnn)#6.source directory源文件目录file(GLOB MTCNN_SRC ${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/src/*.h                    ${CMAKE_CURRENT_LIST_DIR}/src/*.cpp)set(MTCNN_COMPILE_CODE ${MTCNN_SRC})#7.1.add executable file，编译为可执行文件add_executable(mtcnn_ncnn ${MTCNN_COMPILE_CODE})#7.2.add library file，编译为动态库# add_library(mtcnn_ncnn SHARED ${MTCNN_COMPILE_CODE})#8.add link library，添加工程所依赖的库target_link_libraries(mtcnn_ncnn ${MTCNN_LINKER_LIBS})

同样的，为了构造工程，执行ncnnBuild.bat的脚本创建vs2015工程

cd ..mkdir vs2015cd vs2015cmake .. -G"Visual Studio 14 2015 Win64" -DCMAKE_BUILD_TYPE=Releasepause

创建打开vs2015目录下可生成mtcnn—ncnn.sln,编译Rlease版本，缺少的dll文件可在3rdpatry的bin目录找到；

对应自己的模型，结合ncnn的example的范例，多熟悉下ncnn的模型导入及前置计算，pc端的调试测试就大概完成了。

附粗略实测时间（战神z7）：

pc端速度	时间
squeezenet（原始例子）	298ms
mtcnn（最小人脸40）	32ms

安卓端调试：

ncnn的安卓端源码范例主要采用的mk文件构造，win开发安卓端大家通常使用AS的cmake来构造工程，下面主要简单介绍相关流程，具体细节参考mtcnnn-AS工程；

新建工程参考网上配置andorid studio的c++混编环境，新建一个mtcnn—AS的工程；
配置相关文件位置（ps：最新的lib会更快）
- 下载ncnn的release里的安卓端lib，或者调用tools/build_android.bat
- 将arm端的.a文件放至相关jniLibs对应目录下；
- include的头文件放至cpp目录下；
- 将mtcnn的c++的接口文件放在cpp目录下；
新建jni接口文件，相关方法自行参考网上其他教程；
CmakeList文件的编写：

cmake_minimum_required(VERSION 3.4.1)#include头文件目录include_directories(src/main/cpp/include                    src/main/cpp/)#source directory源文件目录file(GLOB MTCNN_SRC src/main/cpp/*.h                    src/main/cpp/*.cpp)set(MTCNN_COMPILE_CODE ${MTCNN_SRC})#添加ncnn库add_library(libncnn STATIC IMPORTED )set_target_properties(libncnn  PROPERTIES IMPORTED_LOCATION  ${CMAKE_SOURCE_DIR}/src/main/jniLibs/${ANDROID_ABI}/libncnn.a)#编译为动态库add_library(mtcnn SHARED ${MTCNN_COMPILE_CODE})#添加工程所依赖的库find_library(  log-lib log )target_link_libraries(  mtcnn                       libncnn                       jnigraphics                       z                       ${log-lib} )