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針對(duì)傳統(tǒng)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型復(fù)雜、識(shí)別速度慢的問(wèn)題，提岀一種基于多任務(wù)學(xué)習(xí)的人臉屬性識(shí)別方法。通過(guò)輕量化殘差模塊構(gòu)建基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)屬性類(lèi)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系設(shè)計(jì)共享分支網(wǎng)絡(luò)，以大幅減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。以多任務(wù)學(xué)習(xí)的方式聯(lián)合優(yōu)化各分支網(wǎng)絡(luò)與基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，利用關(guān)聯(lián)屬性間的共同特征實(shí)現(xiàn)人臉屬性識(shí)別。采用帶杈重的交叉熵作為損失函數(shù)監(jiān)督訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型，善正負(fù)樣本數(shù)不均衡問(wèn)題。在公開(kāi)數(shù)據(jù)集Celebs上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的識(shí)別錯(cuò)誤率低至8.45%，空僅2.7MB，在CPU上每幅圖預(yù)測(cè)時(shí)間低至15ms，方便部署在資源有限的移動(dòng)或便攜式設(shè)備上，具有實(shí)際運(yùn)用價(jià)值。
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