众所周知，yolov2是个很好的深度学习框架，是检测算法的得力助手。但是yolov2在windows下cpu的测试速度不尽如人意，原作者给出的模型有多种，如tiny-yolo，以及full-yolo。博主用的是tiny-yolo模型，模型大小为63.5M，i7处理器完成一帧图像（640x460）的检测需要1.4s，很难满足工程的需求。
所以本博文意在解决的是yolo在windows-cpu下的应用问题。那么如何在尽量满足准确率的情况下完成yolov2的提速？
可以从两方面着手：1）精简代码，优化代码。2）压缩网络，优化网络。
1）博主用c写了一个yolov2的前向工程，意在精简代码，同时修改了源代码众多无用的代码，使代码的性能从原来的1.4s优化至950ms（tiny-yolo测试）。如下图所示
2）压缩网络的工程，博主做了20个实验，具体的做法是针对自己的数据（人肩数据集），先训练自己的网络（以下简称tinier），在得到一定的准确率后，对tinier模型进行fine-tune，最终得到的recall在85左右，模型大小为3.5M，基本满足工程需求。最终经过测试，该网络完成640x480图像的检测仅需要158ms左右。测试效果如下图所示：
经过测试，此测试效果满足应用要求，下图（1和2图从百度图片load）是tinier模型的测试效果：
*****************************************6.20更新**********************************
更新1、cpu代码优化加速，采用openblas对yolo卷积计算进行加速，目前前向时间从158ms缩减至90ms左右检测一帧图像。
更新2、gpu代码整理完成，将cpu的卷积操作用gpu完成，目前采用nvidia730（1g显存，2.0计算能力）检测一帧图像耗时50ms左右，后续再进行加速操作。
*****************************************7.3更新**********************************
原始tiny模型（63.5M），经过代码修改调优，以及增加openblas对卷积过程进行加速，再者使用openmp对pooling层进行多线程计算，可从原先cpu的检测时间1.4s优化至目前的150ms，精度不变，速度提升10倍！（硬件支持：intel cpu 8核）
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