FPS NO PROJETO FINAL

[wendel prado]

olá, já cheguei  no projeto final do curso e depois de muito aprendizado foi possivel terminar. Porém achei que o A detecção ficou muito lenta, deferente do mostrado no curso. Isso se deve ao poder de processamento do meu notebook ?gostaria de futuramente trabalhar em um dispositivo embarcado, mas já ficquei um pouco com duvida da possibilidade.

obs: usando a webcam integrada

minhas configurações são: processador I5 – 7 gen, 8gb ram, placa de video gforce 940mx 2gb dedicado

 

[Gabriel Alves]

Olá Wendel! Que bom que concluiu o projeto final. Quanto à lentidão que você notou na detecção facial, isso provavelmente está relacionado ao poder de processamento do seu notebook sim, especialmente ao usar a webcam integrada. Você usou para o reconhecimento a solução apresentada no curso onde é usada a biblioteca face_recognition, né? Ela é bastante precisa, mas também pode ser computacionalmente intensiva, principalmente em dispositivos com hardware mais limitado.

Seu processador e a GPU acredito que são muito bons para tarefas do dia a dia, mas quando se trata de reconhecimento facial em tempo real eles podem ter dificuldade para lidar com o processamento das imagens de forma rápida, especialmente sem otimizações. Para dispositivos embarcados, essa questão é ainda mais crítica, pois eles geralmente possuem recursos computacionais ainda mais limitados. Nesse cenário, vale a pena explorar soluções mais leves, como a otimização do código, o uso de bibliotecas mais rápidas como o Mediapipe, ou até usar redes neurais menores e mais otimizadas para dispositivos de baixo desempenho.

Para tentar otimizar com essa configuração e código que já tem, você também pode tentar ajustar alguns parâmetros para melhorar o desempenho, como reduzir o tamanho do vídeo capturado pela webcam, caso isso seja viável. Outra estratégia seria redimensionar as faces detectadas para um tamanho menor antes de processar o reconhecimento, o que pode diminuir a carga de processamento. Além disso, você pode realizar o reconhecimento facial a cada “x” frames, em vez de em todos os frames do vídeo, o que alivia significativamente o custo computacional. Mudanças como essas podem aumentar a eficiência do seu projeto sem comprometer muito a precisão.

[Autor]

Posts