近日，小視科技正式發(fā)布定制化解決方案——極致輕量級模型人臉識別sdk，該模型專為低算力設(shè)備 (如用 A7、A9等芯片設(shè)備) 設(shè)計(jì)，旨在保持低算力設(shè)備人臉識別的識別精度和速度。
此次發(fā)布的極致輕量級模型，靜默活體的通過率和人臉識別的精度雙雙高達(dá)99.9%，在各個場景均有穩(wěn)定的表現(xiàn)。亮眼之處不僅限于2000人的大底庫容量和不足十萬分之一的靜默活體攻擊成功率，毫秒級的活體檢測+人臉識別速度也兼具看點(diǎn)。
眾所周知，基礎(chǔ)模型設(shè)計(jì)的好壞在很大程度上會影響整個系統(tǒng)的精度，同時還決定著整個模型的計(jì)算復(fù)雜度和開銷。當(dāng)設(shè)備算力受限的情況下，如何設(shè)計(jì)出精度高、速度快性價(jià)比高的模型結(jié)構(gòu)，成為了當(dāng)下的一大研究重點(diǎn)。
輕量級架構(gòu)是一種直接思路，其要義是設(shè)計(jì)一個輕量級模型，能夠完成相應(yīng)的目標(biāo)任務(wù)。然而，由于計(jì)算量的下降，模型的精度勢必會降低，所以對于輕量級模型設(shè)計(jì)而言，如何在有限的計(jì)算復(fù)雜度下讓模型獲得盡可能高的表示能力就成為了該思路要解決的核心問題。
小視科技極致輕量級模型設(shè)計(jì)借鑒了主流輕量級網(wǎng)絡(luò)比如MobileFaceNet的分組卷積結(jié)構(gòu)、ShuffleNetV2的通道Shuffle結(jié)構(gòu)和GhostNet的Ghost模塊等模塊，結(jié)合Attention機(jī)制對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行搜索，針對諸如A7、A9等低算力設(shè)備，在網(wǎng)絡(luò)的量級和模型的精度之間做到了很好的權(quán)衡。
除了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索之外，模型的剪枝技術(shù)的運(yùn)用也得到了明顯的效果：大模型中冗余的參數(shù)得到了去除，減小了模型的量級，同時模型的精度出現(xiàn)極小的損失，最終模型只有8M，但是非常精準(zhǔn)。另外，模型在訓(xùn)練的過程中，知識蒸餾的運(yùn)用，也進(jìn)一步提升了輕量級模型的精度。
圖：剪枝之后的模型結(jié)構(gòu)得到了“瘦身”
小視科技極致輕量級模型可廣泛應(yīng)用于智慧公安、智慧酒店、智慧辦公、智慧家居等業(yè)務(wù)場景。功能上支持1:1的人證核驗(yàn)及1:N的人臉識別，滿足：手持身份核驗(yàn)設(shè)備、人臉門禁設(shè)備、自助業(yè)務(wù)終端設(shè)備、訪客設(shè)備、人臉智能門鎖等多元智能應(yīng)用。
在使用中，小視科技極致輕量級模型不僅可以完美適配低配置芯片，還可以利用老舊設(shè)備，通過升級人臉識別能力為企業(yè)降本增效。
小視科技該項(xiàng)目研究人員表示：我們的初衷，意在提出更智能、更高效的新模型。通過模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、剪枝、蒸餾等技術(shù)手段，突破算力的限制；使用更適度的硬件來突破AI界限，普惠AI，提供新的可能性！
一個彩蛋：
小視科技極致輕量級模型現(xiàn)供免費(fèi)試用服務(wù)！
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