《表1 人脸检测网络预处理时间对比》

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《基于OpenVX的图像预处理算法的并行化研究》

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如表1所示，实验结果表明，与Open CV库的CPU版本相比，NEON优化性能却下降，这主要是由于（1）intrinsics指令不能一次性从uint8转换成float，中间涉及u16、u32、f32、f64的类型转换浪费很多cycle；（2）需要对离散的像素进行打包操作。查表法因为计算量的减少能达到1.34倍的加速比，可以计算出分辨率为224×224×3的图像计算量能够变为之前的0.0051。基于Open VX的并行优化由于其SIMD向量化、以及graph的处理能得到12.65倍的加速比。另外，准确率不会因为优化方式的不同而改变，因为算法步骤是相同的。