Abstract-Typiskt, införandet av ansiktsigenkänning modeller i det vilda måste identifiera låg upplösning ansikten med extremt låga beräkningskostnader. För att ta itu med detta problem, en genomförbar lösning är att komprimera en komplex ansiktsmodell för att uppnå högre hastighet och lägre minne på bekostnad av minimal prestanda nedgång. Inspirerad av detta föreslår detta dokument en inlärningsstrategi för att känna igen lågupplösta ansikten genom selektiv kunskapsdestillering. I detta tillvägagångssätt, en två-ströms konvolutional neurala nätverk (CNN) först initieras för att känna igen högupplösta ansikten och upplösning-nedsatta ansikten med en lärarström och en student ström, respektive. Lärarströmmen representeras av ett komplext CNN för hög noggrannhet erkännande, och studentströmmen representeras av en mycket enklare CNN för låg komplexitet erkännande. För att undvika betydande prestandafall vid studentströmmen, destillerar vi sedan selektivt de mest informativa ansiktsdragen från lärarströmmen genom att lösa ett glest grafoptimeringsproblem, som sedan används för att reglera finjusteringsprocessen i studentströmmen. På så sätt tränas studentströmmen genom att samtidigt hantera två uppgifter med begränsade beräkningsresurser: att approximera de mest informativa ansiktssignalerna via funktionsregression, och att återställa de saknade ansiktssignalerna via ansiktsklassificering med låg upplösning. Experimentella resultat visar att studentströmmen presterar imponerande i att känna igen ansikten med låg upplösning och kostar bara 0,15MB minne och körs på 418 ansikten per sekund på CPU och 9, 433 ansikten per sekund på GPU.
Ge och al. I Ref föreslogs en selektiv teknik för kunskapsdestillation för (V)LR-ansiktsigenkänning.
Low-resolution Face Recognition in the Wild via Selective Knowledge Distillation
{'venue': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'journal': 'IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}