深度虹膜网络的约束式设计
计算机视觉与模式识别
2023-05-04 v1
摘要
尽管近期深度神经网络在虹膜识别场景中有良好前景，经典 IrisCode 的关键特性几乎无法被当前深度虹膜网络实现：模型的紧凑性与较少的计算操作数 (FLOPs)。本文将对虹膜网络设计过程的重构视为一个以模型规模与计算量为学习准则的约束优化问题。一方面，这使我们能全自动化网络设计过程，在 computation 与模型紧凑性约束下搜索最优虹膜网络。另一方面，它使我们能考察经典 IrisCode 与近期虹膜网络的最优性。它也使我们能学习一个最优虹膜网络，并以更少的算力和内存需求展示最先进的性能。
引用
@article{arxiv.1905.09481,
title = {Constrained Design of Deep Iris Networks},
author = {Kien Nguyen and Clinton Fookes and Sridha Sridharan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.09481},
year = {2023}
}