輕量級(jí)人臉識(shí)別可以做到多小，參數(shù)不到1M

 ▌SqueezerFaceNet: Reducing a Small Face Recognition CNN Even More Via Filter Pruning

論文作者：Fernando Alonso-Fernandez,Kevin Hernandez-Diaz,Jose Maria Buades Rubio,Josef Bigun

作者單位：Halmstad University;University of Balearic Islands

論文鏈接：http://arxiv.org/abs/2307.10697v1

內(nèi)容簡介：

1）方向：輕量級(jí)人臉識(shí)別網(wǎng)絡(luò)

2）應(yīng)用：實(shí)時(shí)的人員身份驗(yàn)證

3）背景：隨著移動(dòng)設(shè)備在各種數(shù)字服務(wù)中的廣泛應(yīng)用，對可靠和實(shí)時(shí)的個(gè)人身份驗(yàn)證需求日益增加。人臉識(shí)別技術(shù)由于移動(dòng)設(shè)備中攝像頭的普及和其融入日常應(yīng)用而成為驗(yàn)證用戶身份的可靠方法。然而，目前的人臉識(shí)別模型通常較大，對于移動(dòng)應(yīng)用來說不太實(shí)用，參數(shù)量通常達(dá)到數(shù)百萬，文件大小超過幾百兆。

4）方法：本文開發(fā)了SqueezerFaceNet，一個(gè)輕量級(jí)的人臉識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)數(shù)量少于100萬。采用基于Taylor分?jǐn)?shù)的網(wǎng)絡(luò)剪枝方法，通過迭代地移除重要性較小的濾波器來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。從一個(gè)已經(jīng)很小的網(wǎng)絡(luò)（1.24M）基礎(chǔ)上，進(jìn)一步減小了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模（最多40%的減?。阅軗p失并不明顯。另外，作者表示這是首次評(píng)估網(wǎng)絡(luò)剪枝方法用于人臉識(shí)別任務(wù)。

5）結(jié)果：通過使用SqueezerFaceNet，成功地開發(fā)了一個(gè)輕量級(jí)的人臉識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)數(shù)量少于100萬。相比起初已經(jīng)較小的網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)一步減小了網(wǎng)絡(luò)規(guī)模（最多40%的減?。?，而性能損失并不明顯。這使得這個(gè)網(wǎng)絡(luò)在移動(dòng)應(yīng)用中的實(shí)用性得到了顯著提高，從而為可靠和實(shí)時(shí)的人員身份驗(yàn)證提供了一個(gè)可行的解決方案。

輕量級(jí)人臉識(shí)別網(wǎng)絡(luò)一覽：

人臉識(shí)別中的姿態(tài)挑戰(zhàn)：

       

        下載1：OpenCV-Contrib擴(kuò)展模塊中文版教程
        

       
       

        在「小白學(xué)視覺」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：擴(kuò)展模塊中文教程，即可下載全網(wǎng)第一份OpenCV擴(kuò)展模塊教程中文版，涵蓋擴(kuò)展模塊安裝、SFM算法、立體視覺、目標(biāo)跟蹤、生物視覺、超分辨率處理等二十多章內(nèi)容。
       
       

        

       
       

        下載2：Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目52講
       
       

        在「小白學(xué)視覺」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：Python視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，即可下載包括圖像分割、口罩檢測、車道線檢測、車輛計(jì)數(shù)、添加眼線、車牌識(shí)別、字符識(shí)別、情緒檢測、文本內(nèi)容提取、面部識(shí)別等31個(gè)視覺實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，助力快速學(xué)校計(jì)算機(jī)視覺。
       
       

        

       
       

        下載3：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講
       
       

        在「小白學(xué)視覺」公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)：OpenCV實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目20講，即可下載含有20個(gè)基于OpenCV實(shí)現(xiàn)20個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，實(shí)現(xiàn)OpenCV學(xué)習(xí)進(jìn)階。
       
       

        

       
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