ESP32人脸识别开发--人脸识别模型(六)

ESP-DL

ESP-DL 为**神经网络推理**、**图像处理**、**数学运算**以及一些**深度学习模型**提供 API,通过 ESP-DL 能够快速便捷地将乐鑫各系列芯片产品用于人工智能应用

ESP-DL 无需借助任何外围设备,因此可作为一些项目的组件,例如可将其作为 ESP-WHO 的一个组件,该项目包含数个项目级图像应用实例。下图展示了 ESP-DL 的组成及作为组件时在项目中的位置

如果更改和配置人脸识别的参数

进行 ESP-WHO README 中的步骤 4:运行和监视之前,在终端输入 idf.py menuconfig ,依次点击 (Top) -> Component config -> ESP-WHO Configuration -> Model Configuration -> Face Recognition 进入下图所示的人脸识别模型配置界面,配置模型版本和量化方式:

您也可以通过在 partitions.csv 里配置 fr 分区的 size 来调节可以存储到 flash 的人脸的个数。 默认的分区大小为 128 K. 您将能看到以下信息:

I (1070) MFN: fr partition size: 131072 bytes, maxminum 62 IDs can be stored

### MFN (Memory Fusion Network) 模型概述 MFN 是一种用于多模态情感分析的记忆融合网络,旨在有效处理来自多个感官通道的信息并将其整合到统一的情感表示中[^1]。此模型通过引入记忆模块来增强不同模态间信息交互的能力。 #### 记忆机制的设计原理 为了更好地捕捉跨模态之间的依赖关系,MFN 设计了一个特殊的记忆更新单元。该单元允许系统动态调整各模态贡献的比例,在每次迭代过程中根据当前输入自动优化权重分配方案。这种自适应特性使得 MFN 能够灵活应对各种复杂的场景变化[^2]。 #### 数据流与计算流程 当接收到来自视觉、听觉等多个源的数据时,这些原始信号会被送入各自的编码器进行初步特征提取;之后,经过转换后的向量会进入共享空间完成进一步抽象化表征的学习过程。最后一步则是利用上述提到的记忆组件来进行最终决策前的状态汇总工作。 ```python class MemoryFusionNetwork(nn.Module): def __init__(self, input_sizes, hidden_size): super().__init__() self.modalities = len(input_sizes) self.hidden_size = hidden_size # 定义各个模态的编码器层 self.encoders = nn.ModuleList([nn.Linear(in_dim, hidden_size) for in_dim in input_sizes]) # 初始化记忆状态 self.memory_state = torch.zeros(1, hidden_size) def forward(self, inputs): encoded_features = [] for i in range(self.modalities): encoded_feature = F.relu(self.encoders[i](inputs[i])) encoded_features.append(encoded_feature.unsqueeze(0)) fused_representation = sum(encoded_features).squeeze() + self.memory_state updated_memory = some_function_to_update_memory(fused_representation) return updated_memory def some_function_to_update_memory(current_input): # 实现具体的记忆更新逻辑... pass ```
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