目前state of art 的人脸检测算法都是cnn based,如何应用于手机等嵌入式设备中?

目前我知道的有on-line或者off-line两种方式,但是都有其缺点,此外有mxnet可以直接运行与android,或者arxiv上有对cnn做裁剪和优化的,还有其他的思路吗?
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概括起来,这个问题是要对CNN进行简化,代表性思路有三种:
1)离线的卷积核逼近或全连接层简化,代表性思路有CVPR2015孙剑组的Low-rank卷积核逼近(Efficient and Accurate Approximations of Nonlinear Convolutional Networks)和ICCV2015的Deep Fried Network (可以翻译为深度油炸网络)
 
2)on-line或off-line的网络剪枝(network pruning), 代表性工作如 Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Network 。
 
3)连接二值化或者输出二值化, 代表性工作如Bengio组的BinaryNet: Training Deep Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or -1.

messi10

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无法应用于手机等嵌入式设备。。。

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