演算法ddfd的caffe實現：速度是超級的慢，要看縮放的尺度：
caffe使用的cmaklists的模板，和src的原始檔放在一起：
其中cafferoot=/home/code/caffe/caffe-master：
opencvroot =/home/code/opencv/opencv2.4.9
cmake_minimum_required (version 2.8)
project (face_detection)
add_executable(face_detection data_transformer.hpp face_detection.cpp face_detection.hpp main.cpp)
include(checkcxxcompilerflag)
check_cxx_compiler_flag("-std=c++11" compiler_supports_cxx11)
check_cxx_compiler_flag("-std=c++0x" compiler_supports_cxx0x)
if(compiler_supports_cxx11)
set(cmake_cxx_flags "$ -std=c++11")
elseif(compiler_supports_cxx0x)
set(cmake_cxx_flags "$ -std=c++0x")
else()
message(status "the compiler $ has no c++11 support. please use a different c++ compiler.")
endif()
include_directories (/cafferoot/include
/usr/local/include
/usr/local/cuda/include
/usr/include)
target_link_libraries(face_detection /cafferoot/build/lib/libcaffe.so
/usr/local/lib/libglog.so.0
/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libboost_system.so
/opencvroot/build/lib/libopencv_highgui.so
/opencvroot/build/lib/libopencv_core.so
/opencvroot/build/lib/libopencv_imgproc.so
)
ddfd 演算法分類精度較差，影象如果較大，並且縮放的尺度較多，則會出現速度較慢，並且人臉檢測框會出現偏移！
ddfd採用alex網路來訓練網路，使用的過程中，輸入的視窗都是227*227，輸入到網路，最後得到乙個二值0或者1，得到一張記錄的map圖；熱圖點的位置啟用，這樣就得到一張熱圖；不同的尺度得到不同的熱圖，最後在原圖上得到不同尺度的框，不同的框有不同的score值，最後採用nms來得到最好的人臉！
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