《表1 FNet结构：基于深度学习的ARM平台实时人脸识别》

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《基于深度学习的ARM平台实时人脸识别》

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FNet基于Mobile Face Net[25]进行设计。Mobile Face Net是一个轻量化的CNN，其中采用了可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）[26]来精简网络参数，使得网络更加适用于移动设备。同时，Mobile Face Net还在Mobile Net V2[27]的基础上使用可分离卷积层代替全局平均池化层（Global Average Pooling），使网络可以学习不同点的权重。FNet在Mobile Face Net的基础上精简了网络结构，并加入了通道混洗（Channel Shuffle）[23]策略，通道混洗能够加强通道之间的信息流通，增强网络的信息表达能力。FNet网络结构如表1所示。