Abstrakt. Vi presenterar en klass av extremt effektiva CNN modeller, MobileFaceNets, som använder mindre än 1 miljon parametrar och är särskilt anpassade för hög noggrannhet realtid ansiktsverifiering på mobila och inbyggda enheter. Först gör vi en enkel analys av svagheterna i de gemensamma mobilnäten för ansiktskontroll. Svagheten har övervunnits av våra specialdesignade MobileFaceNets. Under samma experimentella förhållanden, våra MobileFaceNets uppnå signifikant överlägsen noggrannhet samt mer än 2 gånger den faktiska upphastigheten över MobileNetV2. Efter utbildning av ArcFace förlust på den raffinerade MS-Celeb-1M, vår enda MobileFaceNet på 4,0 MB storlek uppnår 99,55% noggrannhet på LFW och 92,59% TAR@FAR1e-6 på MegaFace, som även är jämförbar med toppmoderna stora CNN-modeller av hundratals MB storlek. Den snabbaste av MobileFaceNets har en faktisk inferencetid på 18 millisekunder på en mobiltelefon. För ansiktsverifiering, MobileFaceNets uppnå betydligt förbättrad effektivitet jämfört med tidigare toppmoderna mobila CNNs.
Chen och Al. REF föreslog en effektiv CNN-modell, kallad MobileFaceNets, för korrekt ansiktsverifiering i realtid på mobila enheter.
MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real-Time Face Verification on Mobile Devices
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}