65、基于EfficientNet的人脸识别与区块链去中心化网络实现分析

基于EfficientNet的人脸识别与区块链去中心化网络实现分析

基于EfficientNet的人脸识别

在人脸识别领域，卷积神经网络（CNN）取得了显著的成果。研究人员对多种CNN模型进行了测试，以评估它们在人脸识别任务中的性能。

方法	准确率（%）
MobileNet - v1	91.55
EfficientNet - B0	92.05
EfficientNet - B2	95.75
ResNet - 150	90.89

从表格数据可以看出，EfficientNet系列模型表现出色。经过在帧语言数据集上的严格预训练，MobileNet比ResNet - 18效率高0.66%，而更高效的EfficientNet - B0架构将准确率提高了1%。在分析包含人脸的379个验证视频时，EfficientNet - B0和EfficientNet - B2的准确率分别达到95.75%和95%。

研究人员对教育图像进行了旋转、流动、裁剪、缩放和翻转等操作，并扩展了CNN模型，添加了四个卷积层、四个池化层及相关层。同时，使用ReLU特征为模型赋予非线性，通