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本指南介绍了在训练和量化MCU友好的人脸识别模型时需要考虑的一些设计注意事项和最佳实践。近年来,面部识别技术在日常生活中变得无处不在。它让我们的生活变得更轻松的方式有很多,包括:
·电子护照控制门·安全地解锁你的智能手机·自动在照片中标记你的朋友这些系统的准确性和可靠性已经取得了很大的进步。这些进步主要归功于神经网络模型的采用和使用。 然而,这些精度的提高是以不断增加的计算和电力需求为代价的。这种对计算能力的日益增长的需求意味着,在这些模型上执行推论传统上被卸载到云中的服务器。不过,将任务转移到云端也有其自身的问题,主要是在延迟和数据安全方面。 因此,现在大力推动开发能够在边缘设备上快速、安全地执行这些网络的硬件和软件。由于用户数据永远不必离开设备,因此提高了安全性和延迟。这是因为不需要依赖支离破碎的互联网连接
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