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模型僅1MB,更輕量的人臉檢測模型開源,效果不弱于主流算法

新聞 人工智能 算法
AI模型越來越小,需要的算力也也來越弱,但精度依舊有保障。最新代表,是一個剛在GitHub上開源的中文項(xiàng)目:一款超輕量級通用人臉檢測模型。

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AI模型越來越小,需要的算力也也來越弱,但精度依舊有保障。

最新代表,是一個剛在GitHub上開源的中文項(xiàng)目:一款超輕量級通用人臉檢測模型。

項(xiàng)目貢獻(xiàn)者介紹,這一模型大小文件僅1MB,320x240輸入下計(jì)算量僅90MFlops。

當(dāng)然,效果也不弱于當(dāng)前業(yè)界主流的開源人臉檢測算法,甚至有所超越。

超輕量、通用

這一模型的貢獻(xiàn)者為linzai,他介紹稱,這是針對邊緣計(jì)算設(shè)備或低算力設(shè)備(如用ARM推理)設(shè)計(jì)的一款實(shí)時超輕量級通用人臉檢測模型:

默認(rèn)FP32精度下(.pth)文件大小為 1.1MB,推理框架int8量化后大小為 300KB 左右。

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目標(biāo)就是在低算力設(shè)備中用ARM進(jìn)行實(shí)時的通用場景的人臉檢測推理。同時,這也適用于移動端環(huán)境(Android & IOS)、PC環(huán)境(CPU & GPU )等等。

GitHub項(xiàng)目頁面介紹稱,模型已經(jīng)在Ubuntu16.04、Ubuntu18.04、Windows 10;Python3.6;Pytorch1.2;CUDA10.0 + CUDNN7.6等環(huán)境進(jìn)行過測試,都能夠保證正常運(yùn)行。

模型設(shè)計(jì),一共有兩個版本,分別是:1)version-slim,主干精簡速度略快,2)version-RFB,加入了修改后的RFB模塊,精度更高。

而且還提供了320x240、640x480不同輸入分辨率下使用widerface訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型,能夠更好的工作于不同的場景。

linzai介紹稱,整個項(xiàng)目中沒有特殊算子,支持onnx導(dǎo)出,從而便于移植推理。

效果不弱于當(dāng)前主流開源算法

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如此模型,效果/精度到底如何?

linzai也在GitHub項(xiàng)目頁面放出了這一模型在精度、速度、場景測試、大小方面的測試。

參賽選手有兩個,一個是Libfacedetection,OpenCV中文站站長于仕琪開源的人臉檢測算法。

另一個是Retinaface-Mobilenet-0.25 (Mxnet)——當(dāng)前業(yè)界最先進(jìn)的開源人臉檢測算法之一。

在Widerface數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果如下:

模型僅1MB,更輕量的人臉檢測模型開源,效果不弱于主流算法

version-slim/version-RFB基本上都能夠?qū)崿F(xiàn)最優(yōu)結(jié)果。

在樹莓派4B MNN推理測試耗時上的測試結(jié)果為:

模型僅1MB,更輕量的人臉檢測模型開源,效果不弱于主流算法

對比之下,version-slim版本的速度也不在下風(fēng)。

在地鐵站、萬達(dá)廣場、辦公室等場景進(jìn)行測試,結(jié)果上version-RFB也比較有優(yōu)勢。

模型僅1MB,更輕量的人臉檢測模型開源,效果不弱于主流算法

更重要的是,新開源模型的輕量性:

模型僅1MB,更輕量的人臉檢測模型開源,效果不弱于主流算法

傳送門

在這個項(xiàng)目的GitHub頁面,linzai也分享了如何生成VOC格式訓(xùn)練數(shù)據(jù)集以及訓(xùn)練流程,以及如何更好的使用這一模型的方法。

如果你有興趣,不妨看一看~

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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