Guoqiang QI
Guoqiang QI
I installed the caffe-gpu by conda ,and my protobuf version is 3.2.0 so that caffe can be used together with tensorflow ,and i also get the same error when i...
Thank you for your reply ,but i installed caffe with anaconda,so i did not copied the Makefile ,also i get 4 GPUS ,but you notice me that maybe i get...
@jz-fb have you solved this? I got the same error message with you when i build with cmake.
> Hi, > I did again as what you told. The result was similar with you. thank you so much! I have the same question about the formula of calculate...
> 請問一下，我執行train.sh時出現錯誤訊息，找不到models2/model3和models2/model4，看起來models2/model3是預訓練模型？不知道您是否有提供，或是在其他外部資源可以取得？謝謝！ 预训练模型并未提供，可从初始化模型开始训练。
这个也没有具体的指定一定要扩大1.1，只是前级的人脸检测网络回归出的人脸坐标一般会比整张人脸小，因此扩大了1.1倍，当然从模型的表现能力来说，人脸占整张图片的比例越大越好，在训练数据中也是直接裁剪了人脸再扩大进行训练。
图相当于是前级网络的0.8~0.9倍的范围是指什么呢？我在测试是输入与训练时采用一样的策略，不过输入的是标注的人脸框，这个与检测的也有区别。
> lz，我用其他的自己拍的人脸图，发现人脸占比和训练数据的不同，因此就效果不好。在你的视频测试里，是先用人脸检测的网络，来把人脸扣出来，然后再给pfld检测，抠图的比例是在检测框的基础上取长宽最大值的1.1倍。那么我自己抠的人脸图，是要遵循什么样的人脸占比来才好呢？还是我用其他的人脸检测网络，把检测网络的抠图范围扩大1.1倍就都可以用呢？ 我只测试了测试集，没有视频验证，看到 @luckynote 实时检测效果挺好，是用的什么策略呢。
0.8-09会不会只有部分人脸，部分人脸对于精度的影响还是挺大的，你可以试试1.1和1.3，我常用这两个 [email protected] 发件人： RomanticWithoutStatus 发送时间： 2019-08-23 17:20 收件人： guoqiangqi/PFLD 抄送： Guoqiang QI; Comment 主题： Re: [guoqiangqi/PFLD] 关于测试的 (#41) 图相当于是前级网络的0.8~0.9倍的范围是指什么呢？我在测试是输入与训练时采用一样的策略，不过输入的是标注的人脸框，这个与检测的也有区别。 0.8～0.9的意思是例如我得出了前级网络的范围是1，我只剪裁0.8~0.9倍的范围，这样的话，人脸占比就相对来说大了。但是对于这种图的pfld检测，就效果不好了。因此，对于不同的网络，具体剪裁多少为宜，这个不清楚 — You are receiving this because you commented. Reply to...
Using landmark tracking algorithm such as SDM did.