典型文献
基于轻量化神经网络的端到端人脸识别技术研究
文献摘要：
移动端设备由于计算能力有限和实时使用的速度限制,需要开发轻量化的人脸识别的深度学习算法.算法核心在于通过网络的结构与计算参数设计,减少无关的特征冗余与非必要数据流动.本研究设计以Ghost模块嵌入的TinyYO-LO-MobileNet V3端到端识别网络,总结出在特征图中以小尺度替代大尺度,在计算上以线性计算代替小尺度卷积计算的设计思想.基于该思想,本研究完成了端到端架构设计并在实验中完成了对框架的性能测试.
文献关键词：
人脸识别;Ghost模块;TinyYOLO;MobileNet V3
中图分类号：
作者姓名：
曹戈杨;周有
作者机构：
西安邮电大学自动化学院,陕西西安710121
文献出处：
引用格式：
[1]曹戈杨;周有-.基于轻量化神经网络的端到端人脸识别技术研究)[J].电脑知识与技术,2022(18):3-5
A类：
TinyYO,TinyYOLO
B类：
轻量化神经网络,端到端,人脸识别技术,识别技术研究,移动端,端设备,计算能力,速度限制,深度学习算法,计算参数,参数设计,非必要,要数,数据流动,Ghost,MobileNet,V3,识别网络,特征图,小尺度,大尺度,卷积计算,设计思想,架构设计
AB值：
0.417444
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