百度大脑 FaceID 人脸识别模型量化技术，确保算法精度无损加速一倍

随着 FaceID 人脸识别技术在手机、IoT 等设备的普及，受能耗和设备体积的限制，端上硬件的计算性能和存储能力相对较弱，这给端上人脸识别带来了新的挑战——需要更小更快更强的模型。

为了实现 FaceID 人脸识别技术在移动端上更快更准的运行，量化就成为一个重要手段。量化简单来说，就是用更低比特数据代替原浮点数据，已达到缩小模型的过程。其最核心的挑战，是如何在减少模型数据位宽的同时，保证人脸识别的准确率。为了解决人脸识别速度和精度的平衡问题，就需要考虑整个人脸识别过程中的诸多因素，接下来依次阐述人脸模型量化的好处、使用传统量化面临的问题、百度 FaceID 人脸识别模型量化技术/量化收益、以及对不同芯片的支持情况等。

一、 人脸模型量化的好处人脸模型量化，是将以往用 32/64bit 表达的浮点数，用 8/16bit 甚至 1bit、2bit 等占用较少内存空间的形式进行存储。量化之后的好处是：

• 减少模型体积。降低模型存储空间需求，使模型更容易在端上部署。

• 压缩成本。降低端设备内存带宽，及数据访问功耗，使得设备运维成本降低。

• 加速计算。针对支持 SIMD（单指令流多数据流）的设备，以 128-bit 寄存器为例，单个指令可以同时运算 4 个 32 位单精度浮点，或 8 个 16 位整型，亦或 16 个 8 位整型。显然 8 位整型数在 SIMD 的加持下，运算速率要更快。在大部分 ARM 芯片上可以实现 40%到一倍的加速。

二、 人脸模型使用传统量化面临的问题：精度受损传统的人脸识别模型量化映射方式，是将 32bit 浮点数转换成 8bit 整数，转换过程分为三种方式：

• 非饱和方式：将模型中浮点数正负绝对值的最大值映射到整数的最大最小值。

• 饱和方式：先计算模型中浮点数的阈值，然后将浮点数的正负阈值映射到整数的最大最小值。

• 仿射方式：将模型中浮点数的最大最小值映射到整数的最大最小值。

图片说明：红色代表非饱和方式，黄色代表饱和方式，绿色代表仿射方式

那么，使用传统的量化方式，对人脸识别模型进行量化时，无论哪种映射方式，都会受到离群点、float 参数分布不均匀的影响，造成量化后识别精度损失增加。如图，由于左侧的离群点，使得量化的范围更大，让量化后的右侧数值点变的过度密集，增大了量化损失。

三、 百度大脑 FaceID 人脸识别模型量化原理针对人脸识别模型量化过程中的精度损失情况，百度 FaceID 团队通过对量化技术的研究总结，发现模型量化主要包括两个部分，一是对权重 Weight 量化，一是针对激活值 Activation 量化。同时对两部分进行量化，才能获得最大的计算效率收益。

针对模型权重 Weight 量化，百度 FaceID 人脸识别技术研究人员在做模型训练的时候，加入了网络正则化等手段，实现了让权重分布更紧凑，减少了离群点、不均匀分布等情况的发生。

针对激活值 Activation 量化，百度研究人员采用了一种全新的量化方法，在量化激活值之前，去掉一些离群点来降低模型量化带来的精度损失。百度提出截断式的激活函数，该截断的上界，即α 是可学习的参数，这保证了每层能够通过训练学习到不一样的量化范围，最大程度降低量化带来的舍入误差。

如上图，百度 FaceID 人脸识别模型的量化的方法是，不断裁剪激活值范围，使得激活值分布收窄，从而降低量化映射损失。具体量化公式如下：

通过对激活数值做裁剪，从而减少激活分布中的离群点，使量化模型能够得到一个更合理的量化 scale，降低量化损失。

四、 百度大脑 FaceID 人脸识别模型量化收益人脸识别模型作为 FaceID 端人脸识别技术中体积最大、模型最耗时、对结果影响最直接的模块，如何有效的对模型进行加速的同时保证模型精度不变显得至关重要。结合百度自研的量化技术及 PaddleLite 预测库加速，我们实现了在 RK3288 ARM 芯片上有一倍的加速，同时可以保持模型精度不变。

五、 百度大脑 FaceID 人脸识别模型量化技术对不同芯片的支持百度 FaceID 人脸识别量化技术不仅在 ARM 系列芯片上验证有效，在不同 NPU 芯片上也取得了不俗效果。其中针对目前常用海思 3559、RV1109 两款芯片做了量化前后速度及精度对比。在不同芯片上，量化技术都能在速度及精度上取得最佳平衡，实现精度几乎不降的同时加速 1 倍左右。针对不同芯片做了不同模型适配，目前已支持 17 款芯片 SDK 专项适配，助力不同客户业务开发需求落地。

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