sunny
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是的，我想咨询下您，关于AffineTransformLayer函数中Pama的维度是（N, 6）嘛？还是（1, 6）？目前主要是函数中tf.matrix_inverse(A)报错艾！能提供下脚本产生的数据进行比对下嘛？[email protected]？
好的 谢谢，A是所有行的前4列；即N个（2，2）的矩阵；tf_matrix_inverse（A）是同时求N个（2，2）的逆矩阵，是不是不能同时求啊？感觉是因为这个报错！您那边同时求N个2*2矩阵的逆矩阵没问题吗？
解决了，是TransformParamsLayer中代码处理有问题，已经重写了！谢谢~
TransformParamsLayer主要是reshape函数对矩阵转换之后，本人电脑上操作之后Pama的维度并不是（N, 6）；于是参考另一位大神的实现https://github.com/zjjMaiMai/Deep-Alignment-Network-A-convolutional-neural-network-for-robust-face-alignment/blob/master/DAN_V2/dan_model.py，觉得可能是因为版本问题！
还想咨询您一个问题，NormRmse函数计算的误差属于什么误差，选取[36,42]和[42,48]表示什么意思？
您好，方便问下针对一张没有进行68关键点标注的图，如何利用该模型来预测人脸的68关键点？
试了Dlib人脸检测，预测出的68关键点都没Dlib训练的68关键点模型标注的准确，嘴角偏差明显
检测框设置是哪个？训练集的话就是lfpw、helen的trainset和afw共60960张，迭代了训练500次  按照您代码中的BatchErr是0.023746558？是我哪边模型训练时出错了嘛？ 方便加个qq聊吗
stage2，学习速率0.001，误差高了，误差大概多少是合适的？
哦哦 感谢感谢，那我试试Dlib人脸检测放大人脸框的方法！