Дата публикации: 2020

Дата публикации в реестре: 2021-08-05T17:51:29Z

Аннотация:

Целью настоящей работы являлось проектирование глубокой искусственной нейронной сети для детектирования лиц. Основное внимание при проектировании было уделено обеспечению высокой производительности и уменьшению требуемых вычислительных затрат за счет: 1) факторизации операции свертки; 2) применения точечных сверток; 3) комбинирования поканальных и точечных сверток. Разработанный детектор сравнивался со схожими детекторами лиц, полученными на основе широко распространенных архитектур нейронных сетей MobileNet и NasNet. Предложенная архитектура детектора лиц имеет вычислительную сложность 5.1 MFLOPs, что в два раза меньше, чем у MobileNet (11.7 MFLOPs) и в четыре раза меньше, чем у NasNet (22 MFLOPs). Соответственно время детектирования на изображении 416×416 составило 5.12 мс (или 195 FPS) с видеокарты GeForce 1080 Ti, а также 65.4 мс (или 15 FPS) на одном ядре процессора Intel Core i7-8700K. При этом точность нашей архитектуры равна 85% и уступает MobileNet лишь на 4%, а NasNet – на 9.5%.

Тип: Статья