面向移动设备的人脸识别知识蒸馏技术实践

人脸识别作为一种重要的人机交互入口，被广泛地应用于安防监控、智能支付、社交媒体等行业。为了获得较高的人脸识别精度，通常采用结构复杂且参数量较多的神经网络，导致在计算资源受限的移动设备或嵌入式硬件上难以使用。针对移动设备人脸识别模型小型化需求，介绍和分析神经网络知识蒸馏技术及其在提升模型效率和保持精度上的实践。