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加速一倍!百度大脑FaceID人脸识别模型是这样做量化的

随着 FaceID 人脸识别技术在手机、IoT 等设备的普及,受能耗和设备体积的限制,端上硬件的计算性能和存储能力相对较弱,这给端上人脸识别带来了新的挑战——需要更小更快更强的模型。 为了实现 FaceID 人脸识别技术在移动端上更快更准的运行,量化就成为一个重要手段。量化简单来说,就是用更低比特数据代替原浮点数据,已达到缩小模型的过程。其最核心的挑战,是如何在减少模型数据位宽的同时,保证人脸识别的准确率。为了解决人脸识别速度和精度的平衡问题,就需要考虑整个人脸识别过程中的诸多因素,接下来依次阐述人脸模型量化的好处、使用传统量化面临的问题、百度 FaceID 人脸识别模型量化技术/量化收益、以及对不同芯片的支持情况等。 人脸模型量化的好处 人脸模型量化,是将以往用 32/64bit 表达的浮点数,用 8/16bit 甚至 1bit、2bit 等占用较少内存空间的形式进行存储。 量化之后的好处是: 减少模型体积。降低模型存储空间需求,使模型更容易在端上部署。 压缩成本。降低端设备内存带宽,及数据访问功耗,使得设备运维成本降低。 加速计算。针对支持SIMD(单指令流多数据流)的设备,以1...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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