deep_shf

有没有计划出一个onnx版本的啊?

另外如何利用pplcnet训练一个超轻量化网络呢.配置文件如何修改?

> 你好，可以找出一些错误的图吗？ 例如这张，我查阅资料说这个ｐａｔ１００ｋ标签确实存在很多不对的．只能通过训练的一些策略解决．  您可以告诉我第二个问题　ｐｐｌｃｎｅｔ如何修改网络参数吗　例如ｍｏｂｉｌｅｎｅｔｖ系列一样修改ｂｌｏｃｋ数量　通道数　这样去降低网络ｆｌｏｐｓ

> 拉取一下这个最新的代码，在非coco数据上，把is_coco设置为False > > https://github.com/meituan/YOLOv6/blob/fb9485fdb3c5e290c51b8c7dc8b05e2bc78a8da3/data/coco.yaml#L9 试过了．

> @derronqi感谢您的网址。 您能否就如何结合widerface和Multi-Task-Facial数据集来训练yolov5-face检测器提供一些建议？ 或者任何关于多任务面部的预训练模型？ What kinds of multi-task do you want to train? headpose?facemask?or ?

1 增加test的输出？这个文件不是再验证时使用的吗 增加nme的意义是啥呢。保存模型时以nme越小的原则？ 2 调整loss权重是一个方案，我还没有尝试，现在时增加较多的大尺度的人脸关键点数据，但会拉下检测的性能。 3 在1的基础上完成是吧。感谢大佬指点迷津。 能分享一份代码吗

好的 感谢大佬指导方向 对这份代码不太熟悉,还是有些问题 1 怎么去掉训练时的验证过程,我只根据landmark 的损失来保存模型.或者epoch结束直接保存模型 2 请问你那边最佳的权重大概是什么样的调整规则,跟box一致吗? 3 test文件哪个地方在输出landmark呢. 4 多尺度训练 有尝试吗,对landmark有提点吗?

@bobo0810 @derronqi

> @suncheng-s 已支持，请参考[#108（评论）](https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face/pull/108#issue-1083085258) 可以提供正确转onnx 和推理onnx的代码吗 感谢 期待您的回复

您的意思是说yolo5face 的代码库 已经更新过 ？ 下载最新的git项目 需要重新训练 然后在运行转onnx就没问题了吗