前言

在海思3536上移植DLIB库，用arm-hisiv300-linux-g++编译器。

DLIB编译

在DLIB下建Build目录，进入。编译脚本如下： cmake .. -DCMAKE_CXX_COMPILER:FILEPATH=arm-hisiv300-linux-g++ -DCMAKE_C_COMPILER:FILEPATH=arm-hisiv300-linux-gcc -DCMAKE_BUILD_TYPE:STRING=RELEASE -DHISIV300=1 -DDLIB_USE_BLAS=1 -DDLIB_USE_LAPACK=1 -DDLIB_USE_BLAS=1：寻找OPENBLAS，详细后面说明。 -DHISIV300=1：因为我在同一份代码里面除了交叉编译以外，还用VS2015编译WINDOWS版本，便于调试。HISIV300用来区分是否嵌入式交叉编译，在根CMakeLists.txt里的脚本如下： cmake_minimum_required(VERSION 2.8.12) if (HISIV300) message("configure hisiv300") #add_compile_options(-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=softfp -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations) add_compile_options(-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations) #add_compile_options(-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=hard -mfpu=neon-vfpv4 -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations) add_compile_options(-D_GLIBCXX_USE_C99) endif() add_subdirectory(dlib) 也尝试各种浮点编译选项，最后用的这是性能最好的。 因为DLIB编译需要C++11，HISIV300编译器对C++11支持还不是很好，要修改如下：

1. 加-D_GLIBCXX_USE_C99这个宏解决std::to_string等函数找不到的问题。
2. 添加如下声明：

#ifndef _WIN32 #define DLIB_USE_BLAS namespace std { double round(double f); float erfc(float f); } #endif 这两个接口声明找不到，也试了TR1宏，没搞定，就直接声明了。

1. exception_ptr很多接口链接时找不到，只能自己实现

#ifdef LINUX #include namespace std { namespace __exception_ptr { exception_ptr::exception_ptr() :_M_exception_object(0) {} exception_ptr::~exception_ptr() {} exception_ptr::exception_ptr(const exception_ptr& e) :_M_exception_object(e._M_exception_object) {} exception_ptr& exception_ptr::operator=(const exception_ptr& e) { _M_exception_object = e._M_exception_object; return *this; } void exception_ptr::swap(exception_ptr& e) { void* tmp = _M_exception_object; _M_exception_object = e._M_exception_object; e._M_exception_object = tmp; } } //__thread exception_ptr g_cur_e; exception_ptr current_exception() { return exception_ptr(); } void rethrow_exception(exception_ptr e) { throw std::exception(); } } #endif

openblas编译

-DDLIB_USE_BLAS=1查找OPENBLAS库，用来优化矩阵运行。下面开始编译OPENBLAS库。 make TARGET=ARMV7 ARM_SOFTFP_ABI=1 HOSTCC=gcc CC=arm-hisiv300-linux-gcc NOFORTRAN=1 打开OPENMP开关作用不是很大，OPENBLAS默认2个线程工作。如果改成4个性能会变的很差，不确定原因。
将编译后的.a，改成libopenblas.a。修改DLIB查找openblas库的路径。
在dlib/cmake_utils/cmake_find_blas.txt，做如下修改： set(extra_paths /usr/lib64 /usr/lib64/atlas-sse3 /usr/lib64/atlas-sse2 /usr/lib64/atlas /usr/lib /usr/lib/atlas-sse3 /usr/lib/atlas-sse2 /usr/lib/atlas /usr/lib/openblas-base /opt/OpenBLAS/lib ~/code/dlib $ENV{OPENBLAS_HOME}/lib )

tcmalloc编译

用来优化内存分配。 下载gperftools代码，先运行./autogen.sh，可能需要安装autoreconf、libtool连个工具。 然后： ./configure CC=arm-hisiv300-linux-gcc CXX=arm-hisiv300-linux-g++ --host=arm-linux CFLAGS="-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations" CXXFLAGS="-mcpu=cortex-a7 -mfloat-abi=softfp -mfpu=neon-vfpv4 -mno-unaligned-access -fno-aggressive-loop-optimizations" --disable-cpu-profiler --disable-heap-profiler --disable-heap-checker --disable-debugalloc --enable-minimal 生成后的.a为libtcmalloc_minimal.a，可以改成libtcmalloc.a。 生成可执行文件时，在所有链接的.a的最后面加入“-ltcmalloc”。

总结

这一波优化，在3536上，450*600分辨率的图片，特征提取用时170ms/张，而人脸检测用时300ms/张。