1. 背景介绍
随着技术的发展，人脸识别算法在嵌入式终端上的应用越来越广泛，但由于终端设备的算力和存储资源限制，对人脸检测和识别模型的要求倾向于轻量级+高精度。轻量级模型相对于又深又宽的大模型，具有参数量小、乘加数少的特点，但同时在预测精度上不能有太大的损失。
近年来，MobilenetV1，ShuffleNet和MobileNetV2等轻量级网络多用于移动终端的视觉识别任务，但是由于人脸结构的特殊性，这些网络在人脸识别任务上并没有获得满意的效果。针对这一问题，北京交通大学的Sheng Chen等人在论文《MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate RealTime Face Verification on Mobile Devices》提出了一种专门针对人脸识别的轻量级网络MobileFaceNet。
如下图所示，在使用MobileNetV2等网络进行人脸识别时，平均池化层对FMap-end的Corner Unit和Center Unit给予了同样的权重，但实际上，对于人脸识别来说，中心单元的重要程度显然比角单元重要。因此，需要对网络进行有针对性的优化。论文中，最重要的一个优化就是使用Global Depthwise Convolution (GDConv，全局逐深度卷积层)代替Global Average Pooling (GAP，全局平均池化层)，因为GDConv的weights即相当于实现不同位置的重要性权重系数。
2. 模型结构
MobileFaceNet的模型结构大致如下：
(1)?采用类似于MobileNetV2的网络结构；
(2)?使用全局逐深度卷积层(GDConv)替代全局平均池化层，以满足最后一层特征图不同位置具有的不同重要程度(相当于实现加权平均的效果)；
全局逐深度卷积层的输出为：
?其中，F为输入特征图，大小为W*H*M，K为GDConv的kernel，大小为W*H*M，G为输出，大小为1*1*M。G的第m个channel只有一个元素Gm，(i, j)表示F和K的空间位置，m为channel index。
GDConv的计算量为：W*H*M。
(3)?使用PReLU激活层代替ReLU；
(4) 比MobileNetV2更小的扩展因子；
(5) Fast down sampling。
作为对比，下面分别贴出MobileNetV2和MobileFaceNet的网络结构图：
为了进一步减少计算开销，112x112的输入大小可进一步减小为112x96或96x96。为了减少参数量，将线性GDConv层之后的1x1卷积层去掉，生成MobileFaceNet-M。在MobileFaceNet-M基础上，进一步将GDConv层之前的1x1卷积层去掉，生成最小网络MobileFaceNet-S。?
3. 模型参数量和乘加数
按照以上描述的模型结构，MobileFaceNet模型参数量有0.99M，乘加数MAdds为221M。进一步优化后的模型MobileFaceNet-M和MobileFaceNet-S则具有更少的参数量和乘加数。
下表给出了MobileFaceNet及其变体与已有模型在数据集LFW和AgeDB-30上的精度、参数量以及推理速度的对比。
论文中，作者为了验证模型的极端性能，将MobileFaceNet、MobileFaceNet（112x96）、MobileFaceNet（96x96）基于干净的MS-Celeb-M训练集，并使用ArcFace loss进行训练，下表给出了MobileFaceNet及其变体与之前已有人脸识别模型在LFW上的表现对比：
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