基于改进EfficientNet的轻量化性别与年龄段估计算法

罗洪伟; 刘波; 姚虎; 王建博; 袁华清; 刘桂华

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)11-0114-05

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基于改进EfficientNet的轻量化性别与年龄段估计算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于改进EfficientNet的轻量化性别与年龄段估计算法
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第11期页码：114-118
- 作者机构：
  
  1. 深圳市朗驰欣创科技股份有限公司
  2. 天津大学电气自动化与信息工程学院
  3. 西南科技大学信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)11-0114-05
  中图分类号： TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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罗洪伟, 刘波, 姚虎, 等. 基于改进EfficientNet的轻量化性别与年龄段估计算法[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):114-118.
罗洪伟, 刘波, 姚虎, 等. 基于改进EfficientNet的轻量化性别与年龄段估计算法[J]. 传感器与微系统, 2023,(11):114-118. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)11-0114-05.

DOI：

摘要

为提升面向嵌入式设备的人脸性别识别和年龄段估计任务的鲁棒性和检测效率，提出了一种共享浅层卷积特征的多任务学习网络。以裁剪后的EfficientNet为卷积特征提取层，构建多任务学习卷积神经网络(CNN)模型；并将年龄判别中的序数回归问题转换为多个二分类子问题以优化损失函数；通过将系统部署在NVIDIA TX2嵌入式平台上，验证了改进后算法识别准确率提高了7.95%

运行速率可达30 fps。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于优化多任务级联卷积神经网络的多人目标侦测[J]. 陈英;李志勇.传感器与微系统,2022(07)

基于Jetson nano的改进MobileNet人脸识别系统[J]. 胡佳玲;施一萍;谢思雅;陈藩;刘瑾.传感器与微系统,2021(03)

基于深度学习的目标检测算法综述[J]. 吴雪;宋晓茹;高嵩;陈超波.传感器与微系统,2021(02)

基于改进残差网络的人脸识别算法[J]. 曹川;张红英.传感器与微系统,2018(08)

基于嵌入式平台的实时目标检测算法研究与系统实现[D]. 邓家宁.浙江大学,2020(02)

基于深度学习的人脸性别识别与年龄段估计的研究与实现[D]. 李超.云南大学,2019(03)

HyperFace: A Deep Multi-Task Learning Framework for Face Detection, Landmark Localization, Pose Estimation, and Gender Recognition.[J]. Ranjan Rajeev;Patel Vishal M;Chellappa Rama.IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence,2019

Towards Real-Time Object Detection on Embedded Systems[J]. Mao Huizi;Yao Song;Tang Tianqi;Li Boxun;Yao Jun;Wang Yu.IEEE Transactions on Emerging Topics in Computing,2018

Gender discrimination and prediction on the basis of facial metric information[J]. Jean-Marc Fellous.Vision Research,1997(14)

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