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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>一種基于多任務學習的人臉屬性識別方法

      一種基于多任務學習的人臉屬性識別方法

      2021-05-27 | pdf | 3.19 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對傳統(tǒng)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型復雜、識別速度慢的問題，提岀一種基于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(wǎng)絡，根據(jù)屬性類之間的關聯(lián)關系設計共享分支網(wǎng)絡，以大幅減少網(wǎng)絡參數(shù)和計算開銷。以多任務學習的方式聯(lián)合優(yōu)化各分支網(wǎng)絡與基礎網(wǎng)絡的參數(shù)，利用關聯(lián)屬性間的共同特征實現(xiàn)人臉屬性識別。采用帶杈重的交叉熵作為損失函數(shù)監(jiān)督訓練網(wǎng)絡模型，善正負樣本數(shù)不均衡問題。在公開數(shù)據(jù)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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