Two-Stage MobiIeNet:一种用于人脸属性识别的轻量化模型

• 作者: 叶瑶瑶 范欢喜
• 来源期刊: 现代计算机
• 关键词: 人脸属性识别 轻量化模型 MobileNet 多任务
• 年，卷（期）: 2020,（24）
• 所属期刊栏目: 图形图像
• 页码范围: 54-59
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-1423.2020.24.010

摘要

人脸属性中包含丰富的信息,对于人脸识别、人脸检索有重要意义,但目前的人脸属性识别模型参数量和计算量太大,不利于大规模应用.为了解决这个问题,一种用于人脸属性识别的轻量化模型:Two-Stage MobileNet被提出,在网络的不同阶段使用不同的通道扩张系数,最大程度保留信息的同时降低模型的参数量和计算量.在CelebA数据集上的实验结果表明,Two-Stage MobileNet达到91.5％的高准确率,同时显著降低模型的参数量和计算量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶瑶瑶		3	2	1.0	1.0
2	范欢喜		1	0	0.0	0.0