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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了基于GhostNet构建FaceGhostNet模型进行人脸识别的方法、设备及介质，其中方法包括，对GhostNet模型卷积层的输出特征向量提取进行优化，对Ghost瓶颈层采用高精度的非线性激活函数，对部分Ghost瓶颈层采用基于归一化的注意力模块，构建FaceGhostNet模型结构并进行训练，利用训练后的FaceGhostNet模型进行人脸识别。本发明基于GhostNet模型设计面向移动设备的人脸识别FaceGhostNet模型，减少了模型的参数量和计算量，可以广泛的适用于移动设备，模型相比于其它的轻量化人脸识别模型拥有更高的准确率，模型参数和浮点计算量也更少，性能更为优异。
主权项：1.一种基于GhostNet构建FaceGhostNet模型进行人脸识别的方法，其特征在于，包括：基于GhostNet模型，对GhostNet模型卷积层的输出特征向量提取进行优化，对Ghost瓶颈层采用高精度的非线性激活函数，对部分Ghost瓶颈层采用基于归一化的注意力模块，构建FaceGhostNet模型结构并进行训练，利用训练后的FaceGhostNet模型进行人脸识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 基于GhostNet构建FaceGhostNet模型进行人脸识别的方法、设备及介质
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