一種基於多任務學習的人臉屬性識別方法

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上傳日期: 2021-05-27

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標籤:深度學習(3531)人臉識別(3296)神經網絡(3205)

  針對傳統深度卷積神經網絡模型複雜、識別速度慢的問題,提岀一種基於多任務學習的人臉屬性識別方法。通過輕量化殘差模塊構建基礎網絡,根據屬性類之間的關聯關係設計共享分支網絡,以大幅減少網絡參數和計算開銷。以多任務學習的方式聯合優化各分支網絡與基礎網絡的參數,利用關聯屬性間的共同特徵實現人臉屬性識別。採用帶杈重的交叉熵作為損失函數監督訓練網絡模型,善正負樣本數不均衡問題。在公開數據集Celebs上的實驗結果表明,該方法的識別錯誤率低至8.45%,空僅2.7MB,在CPU上每幅圖預測時間低至15ms,方便部署在資源有限的移動或便攜式設備上,具有實際運用價值。

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