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模型仅1MB,更轻量的人脸检测模型开源,效果不弱于主流算法

作者:匿名 时间:2019-10-22 00:54:28 人气:3307

做明编辑整理

量子位报告

人工智能模型越来越小,所需的计算力越来越弱,但精度仍有保证。

最新的代表是在github上新开放的一个中国项目:一个超轻通用人脸检测模型。

据项目贡献者称,该模型大小文件仅为1mb,320x240输入下的计算量仅为90mflops。

当然,效果并不比目前业界主流开源人脸检测算法弱,甚至超过它。

超轻、多功能

这个模型的贡献者是林泽。他介绍说,这是为边缘计算设备或低功耗计算设备(如arm推理)设计的实时超轻通用人脸检测模型:

默认fp32精度(。pth)文件大小为1.1mb,量化后推理框架int8约为300kb。

目标就是在低算力设备中用arm进行实时的通用场景的人脸检测推理。同时,这也适用于移动端环境(android