Jul, 2019

Slim-CNN: 一种轻量级的用于人脸属性预测的 CNN

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TL;DR本文介绍了一种计算效率高的卷积神经网络微体系结构 Slim Module，用于设计轻量级深度神经网络 Slim-Net，以进行脸部属性预测，该模型通过将深度可分离卷积和逐点卷积组装为一个计算效率高的模块，通过堆叠这些 Slim 模块构建紧凑的 CNN 模型，并在 CelebA 数据集上进行了实验，结果表明 Slim-Net 比性能相当的方法少 25 倍的参数，且准确率高达 91.24%，减少了 87% 的内存存储需求。
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发现论文，激发创造
  • 通过网络削减学习高效卷积网络

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    Aug, 2017

  • 关键词检测的小型可压缩网络

    本文介绍了应用于小尺寸关键词检测问题的可调整神经网络。我们展示了可调整神经网络如何允许我们从卷积神经网络和 Transformer 创建超网络，从中可以提取不同尺寸的子网络。我们在本文中展示了这些模型的实用性，并重点关注设备上的用例，将自己限制在不到 250k 参数的范围内。我们展示了可调整模型可以匹配（甚至在某些情况下超过）从头开始训练的模型。因此，可调整神经网络是一类在不同的存储和计算预算以及不同的精度要求下复制相同功能特别有用的模型。

    Apr, 2023

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    Mar, 2021

  • 一种由面部属性预测增强的深度人脸识别网络

    该研究提出了一种新的深度学习框架，预测面部属性并将其作为软模态来提高面部识别性能，并且在预测属性和面部特征中融合以改进面部识别性能。实验结果表明，该模型在面部识别和属性预测性能方面都有很好的表现，特别是在身份面部属性预测方面。

    Apr, 2018

  • 可压缩神经网络

    本文介绍了一种简单通用的方法去训练单个神经网络的可执行不同宽度（即层中通道的数量），从而允许在运行时进行即时和自适应的准确性和效率权衡。基于共享网络的可切换批量归一化，可以在不同的宽度配置下进行训练，并可根据实时运行结果和资源限制在多个应用领域中实现类似甚至更好的准确性和效率表现。

    Dec, 2018

  • 使用现成 CNN 特征进行人脸属性预测

    本论文尝试通过利用深度学习的卷积神经网络 (CNN) 的特征表示技术，并结合传统的人脸定位技术来构建人脸描述子，并使用它进行人脸属性预测，实验结果表明，该方法与目前最先进的方法完全可以匹敌，同时也提出了一个重要的问题：如何利用 CNN 特征表示技术解决一些新颖的问题。

    Feb, 2016

  • LiteSeg：一种新型轻量级卷积神经网络用于语义分割

    本文介绍了一种适用于语义图像分割的轻型体系结构 LiteSeg , 该体系结构采用了深度可分离卷积技术和新型 Atrous Spatial Pyramid Pooling 模块，同时提高了计算效率和精度。使用 MobileNetV2 作为骨干网络时，LiteSeg 在 Cityscapes 数据集上以 $640 imes 360$ 分辨率，每秒处理 161 帧的速度，实现了 67.81% 的平均交集联合值。

    Dec, 2019

  • 人脸分析的全功能卷积神经网络

    本文提出一种使用单个深度卷积神经网络进行人脸检测，人脸对齐，姿态估计，性别识别，微笑检测，年龄估计和人脸识别的多用途算法，通过多任务学习框架实现了对 CNN 模型的共享参数的规范化，并在不同领域和任务之间建立协同关系，实验结果表明该网络对人脸具有更好的理解，并在大多数任务方面实现了最先进的结果。

    Nov, 2016

  • AirFace：轻量级高效人脸识别模型

    本文在人脸识别任务中探讨了卷积神经网络 (convolutional neural network) 的应用，提出了一种名为 Li-ArcFace 的新的损失函数 (loss function)， 并在 MobileFaceNet 这一网络架构上进行了改进及添加注意力机制，同时总结出一些在人脸识别训练中的有用技巧，并在 LFR2019 深光科技挑战赛中荣获第二名。

    Jul, 2019

  • SlimSeg：带边界监督的可变宽度语义分割

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    Jul, 2022