针对目前大规模网络不适合在手机、平板电脑等资源匮乏的移动设备上使用,以及池化层会导致特征图的稀疏性最终影响神经网络识别精度的问题,提出了一个轻量级人脸识别神经网络ShuffaceNet,设计了一个非线性平滑Log-Mean-Exp函数ThetaMEX...针对目前大规模网络不适合在手机、平板电脑等资源匮乏的移动设备上使用,以及池化层会导致特征图的稀疏性最终影响神经网络识别精度的问题,提出了一个轻量级人脸识别神经网络ShuffaceNet,设计了一个非线性平滑Log-Mean-Exp函数ThetaMEX,并提出了一种端到端可训练的ThetaMEX全局池化层(TGPL),从而在保证算法精度的前提下,减少网络参数、提高运算速度,进而达到有效地将该网络部署在资源匮乏的移动设备上的目的。ShuffaceNet约有3 600个参数,模型大小仅为3.5 MB。在LFW(Labled Faces in the Wild)、AgeDB-30 (Age Database-30)、CFP (Celebrities in Frontal Profile)人脸数据集上的识别测试的结果表明,ShuffaceNet的精度分别达到了99.32%、93.17%、94.51%。与MobileNetV1、SqueezeNet、Xception相比,所提网络的大小分别缩减了73.1%、82.1%、78.5%,在AgeDB-30数据集上的精度分别提高了5.0%、6.3%、6.7%。可见,基于ThetaMEX全局池化的所提网络能够提高模型精度。展开更多
文摘针对目前大规模网络不适合在手机、平板电脑等资源匮乏的移动设备上使用,以及池化层会导致特征图的稀疏性最终影响神经网络识别精度的问题,提出了一个轻量级人脸识别神经网络ShuffaceNet,设计了一个非线性平滑Log-Mean-Exp函数ThetaMEX,并提出了一种端到端可训练的ThetaMEX全局池化层(TGPL),从而在保证算法精度的前提下,减少网络参数、提高运算速度,进而达到有效地将该网络部署在资源匮乏的移动设备上的目的。ShuffaceNet约有3 600个参数,模型大小仅为3.5 MB。在LFW(Labled Faces in the Wild)、AgeDB-30 (Age Database-30)、CFP (Celebrities in Frontal Profile)人脸数据集上的识别测试的结果表明,ShuffaceNet的精度分别达到了99.32%、93.17%、94.51%。与MobileNetV1、SqueezeNet、Xception相比,所提网络的大小分别缩减了73.1%、82.1%、78.5%,在AgeDB-30数据集上的精度分别提高了5.0%、6.3%、6.7%。可见,基于ThetaMEX全局池化的所提网络能够提高模型精度。
