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AI读脸术模型压缩尝试：进一步减小体积的实验记录

1. 背景与挑战

1.1 项目背景

AI 读脸术是一套基于 OpenCV DNN 的轻量级人脸属性分析系统，专注于在资源受限环境下实现高效的人脸性别与年龄预测。该系统集成了三个 Caffe 模型：
-res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel（人脸检测）
-deploy_gender.prototxt与gender_net.caffemodel（性别分类）
-deploy_age.prototxt与age_net.caffemodel（年龄估算）

其核心优势在于不依赖 PyTorch 或 TensorFlow 等重型框架，仅通过 OpenCV 自带的 DNN 模块即可完成推理，极大降低了部署门槛和运行时资源消耗。

当前镜像已实现秒级启动、CPU 快速推理，并将模型持久化至/root/models/目录以保障稳定性。然而，在边缘设备或容器化部署场景中，进一步压缩模型体积成为提升部署密度和降低存储成本的关键目标。

1.2 压缩动机

尽管现有模型已属轻量，但原始模型文件总大小仍接近50MB： - 人脸检测模型：~27MB - 年龄模型：~18MB - 性别模型：~5MB

对于需要批量分发、快速拉起的云原生服务或嵌入式设备而言，仍有优化空间。因此，本文记录了对 Caffe 模型进行结构压缩与量化降维的实验过程，旨在探索在保持可用精度的前提下，尽可能减少模型体积的技术路径。

2. 模型压缩技术选型

2.1 可行性分析

由于本项目使用的是 Caffe 框架训练的.caffemodel文件，无法直接使用现代主流的 PyTorch/TensorFlow 量化工具链（如 TFLite、ONNX Runtime Quantization）。因此，需选择兼容 Caffe 模型或支持中间格式转换的压缩方案。

我们评估了以下几种可行路径：

考虑到当前部署环境为通用 x86 CPU 且强调最小依赖，最终选定OpenVINO 工具套件作为主要压缩手段。它不仅支持 Caffe 模型直接导入，还能生成高度优化的 IR 格式（.xml + .bin），并提供 INT8 量化能力，同时可在 CPU 上实现显著加速。

3. 实验步骤与实现细节

3.1 环境准备

# 安装 OpenVINO 开发工具包（Dev Tools） wget https://apt.repos.intel.com/openvino/2023/GPG-PUB-KEY-INTEL-OPENVINO-2023 sudo apt-key add GPG-PUB-KEY-INTEL-OPENVINO-2023 echo "deb https://apt.repos.intel.com/openvino/2023 all main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/intel-openvino-2023.list sudo apt update sudo apt install intel-openvino-dev-ubuntu20-2023.0.0

初始化环境变量：

source /opt/intel/openvino_2023/setupvars.sh

3.2 模型转换：Caffe → OpenVINO IR

使用mo_caffe.py工具将原始 Caffe 模型转换为 OpenVINO 中间表示（IR）格式。

人脸检测模型转换

mo_caffe.py \ --input_model /root/models/res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel \ --input_proto /root/models/deploy.prototxt \ --data_type FP16 \ --output_dir /root/models/ir/face_detection

性别识别模型转换

mo_caffe.py \ --input_model /root/models/gender_net.caffemodel \ --input_proto /root/models/deploy_gender.prototxt \ --data_type FP16 \ --output_dir /root/models/ir/gender

年龄识别模型转换

mo_caffe.py \ --input_model /root/models/age_net.caffemodel \ --input_proto /root/models/deploy_age.prototxt \ --data_type FP16 \ --output_dir /root/models/ir/age

说明：--data_type FP16表示将浮点权重从 FP32 转换为半精度 FP16，理论上可使模型体积减半，同时保持较高精度。

3.3 模型量化：FP16 → INT8

为进一步压缩，采用 OpenVINO 的Post-Training Optimization Tool (POT)对模型进行 INT8 量化。

以年龄模型为例，创建配置文件age_quantize.json：

{ "model": { "model_name": "age_net", "model": "/root/models/ir/age/age_net.xml", "weights": "/root/models/ir/age/age_net.bin" }, "engine": { "type": "accuracy_checker" }, "compression": [ { "algorithm": "DefaultQuantization", "preset": "performance", "statistic_subset_size": 300 } ] }

执行量化：

pot -c age_quantize.json -o /root/models/quantized/age

性别模型同理操作。

⚠️ 注意：SSD 检测模型因结构复杂且对边界敏感，未进行 INT8 量化，仅保留 FP16 版本以防精度下降。

3.4 推理代码适配

原 OpenCV DNN 推理逻辑需替换为 OpenVINO Inference Engine API。

Python 示例（加载并推理年龄模型）：

from openvino.runtime import Core # 初始化推理引擎 ie = Core() # 加载量化后的模型 model = ie.read_model(model="quantized/age/age_net.xml") compiled_model = ie.compile_model(model, "CPU") # 获取输入输出层 input_layer = compiled_model.input(0) output_layer = compiled_model.output(0) # 预处理图像（略去resize/mean_subtract等） result = compiled_model([input_data])[output_layer] print("Predicted age group:", age_list[result.argmax()])

为保持 WebUI 兼容性，封装了一个OpenVINOModelWrapper类，统一接口调用方式，避免前端逻辑重构。

4. 实验结果对比

4.1 模型体积变化统计

✅ 最终模型总占用从50MB → 13.8MB，节省超过36MB 存储空间，满足高密度部署需求。

4.2 推理性能测试（Intel Xeon E5-2680 v4）

🔍 观察发现：INT8 量化后，对肤色较深或戴眼镜样本的年龄判断略有偏差，但整体仍处于可接受范围；性别判断几乎无退化。

4.3 启动时间与资源占用

💡 结论：模型压缩不仅减小了体积，还带来了推理速度提升和资源占用下降的额外收益。

5. 总结

5.1 技术价值总结

本次实验成功实现了对 AI 读脸术所用 Caffe 模型的系统性压缩，验证了以下技术路径的有效性：

• Caffe 模型可通过 OpenVINO 工具链实现高效转换与优化
• FP16 转换可安全应用于多数任务，压缩率达 50% 以上
• INT8 量化在非关键任务（如年龄/性别分类）中表现良好，精度损失可控
• OpenVINO 在 CPU 推理场景下兼具性能优势与部署便利性

更重要的是，整个过程无需修改原始训练流程，属于典型的“后训练优化”（PTQ），非常适合已有模型的轻量化升级。

5.2 应用展望

该压缩方案已具备工程落地条件，未来可拓展至以下方向：

• 移动端适配：结合 OpenVINO 的 ARM 支持，部署到树莓派等边缘设备
• 多模型融合：将三个独立模型合并为一个复合网络，进一步减少调度开销
• 动态分辨率输入：根据图像质量自动切换模型精度（FP16/INT8）
• WebAssembly 移植：利用 OpenVINO.js 实现浏览器内本地推理

目前，优化后的模型已在新版镜像中上线，用户无感知切换，体验更轻更快。

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