EFaR 2023: 高效人脸识别竞赛
计算机视觉与模式识别
2023-08-09 v1
摘要
本文介绍了在 2023 年国际生物特征识别联合会议（IJCB 2023）上举办的高效人脸识别竞赛（EFaR）的总结。该竞赛收到了来自 6 个不同团队的 17 份提交方案。为推动高效人脸识别模型的进一步发展，提交方案根据在多样化基准上所达到的验证准确率，以及由浮点运算次数和模型大小给出的可部署性所构成的加权分数进行排名。对提交方案的评估扩展到了偏差、跨质量以及大规模识别基准。总体而言，本文给出了提交方案所达到性能值的概览以及一组多样化的基线。提交方案使用小型高效网络架构来降低计算成本，部分方案应用了模型量化。本文还展望了当前方案中代表性不足的可能技术。
引用
@article{arxiv.2308.04168,
title = {EFaR 2023: Efficient Face Recognition Competition},
author = {Jan Niklas Kolf and Fadi Boutros and Jurek Elliesen and Markus Theuerkauf and Naser Damer and Mohamad Alansari and Oussama Abdul Hay and Sara Alansari and Sajid Javed and Naoufel Werghi and Klemen Grm and Vitomir Štruc and Fernando Alonso-Fernandez and Kevin Hernandez Diaz and Josef Bigun and Anjith George and Christophe Ecabert and Hatef Otroshi Shahreza and Ketan Kotwal and Sébastien Marcel and Iurii Medvedev and Bo Jin and Diogo Nunes and Ahmad Hassanpour and Pankaj Khatiwada and Aafan Ahmad Toor and Bian Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.04168},
year = {2023}
}
备注
Accepted at IJCB 2023