LFR2019人臉識別大賽解決方案

2021-09-29 04:30:19 字數 607 閱讀 5546

小模型(1g flops)要求

在這一過程中,我們考慮了使用者體驗流暢的手機解鎖應用場景(arm上< 50ms)

詳細要求:

(1)計算複雜度的上限為1g flops

(2)模型大小上限為20mb

(3)我們的目標是使用float32解決方案。不允許使用float16、int8或任何其他量化方法

(4)特徵維數的上限為512

大模型(30g flops)

在這一過程中,我們參考人臉識別廠商測試[1](cpu < 1s)的提交要求。

詳細要求:

(1)計算複雜度的上限為30g flops

(2)我們的目標是使用float32解決方案。不允許使用float16、int8或任何其他量化方法

(3)特徵維數的上限為512

訓練集:

5.1m image 93k個id

測試集:

1.58m image 5.7k個id

6.3m image 10k個id

具體參考**:**鏈結

說明:1.該**說明了比賽的具體細節,以及baseline的實現細節

2.引出了每個通道top3的解決方案

top3解決方案的**

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