YuanQi

mtcnn在召回率有点低的情况下，如何来针对训练提高技巧呢？

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目前我使用自己的标定数据完成了mtcnn的训练，发现模型的检测效果比较查，测试准确度为85%。然后发现很多人脸图片在rnet中无法检测出来。 此时，我拿出了七千张的测试数据来进行pnet的召回率计算，结果不太理想，只有85%左右。想问下，如何来提高召回的效果呢？以及提高效果后，又该如何来提高rnet的检测效果呢？ 详情如下： ``` recall 1） 84% iou: 0.65 thresh: 0.6 2) 86% iou: 0.65 thresh: 0.5 ``` 我召回率的计算是： 1） 对人脸图片进行推理得到bbox 2） bbox与人脸图片对应的gt框进行iou计算，得到每个人脸bbox对应最大iou结果 3） 计算iou结果中大于阈值的框数与并与gt框数相除

rnet的召回率比较低

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目前是使用自己的数据集训练，然后在pnet上的召回是94.7%， 但是到了rnet的召回只有85%。 想问下rnet召回率低的情况下如何来进行改进呢？

图像归一化为何使用的是127.5和128呢？

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我看到代码中对图像归一化时，使用的是先减去127.5然后再除以128. 这样做归一化有啥好处呢？

大神，求问如果图片中只有侧脸或者半张脸时，我们五个关键点中可能有些点是重合的，比如当侧脸90度时，左右眼重合，这时我们可以用缺省的landmark或者带有重合点的landmark数据来训练mtcnn么？

暗光线下的人脸识别

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如何识别昏暗光线下的人脸呢？ 目前发现在昏暗光线下，检测不出人脸来，如何才能优化这部分呢？大神是否有建议？

多行验证码如何识别呢？

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楼主，请问，如果验证码有两行，这个该怎么识别呢？

H2O AutoMl can help users choose the model, but can help users choose parameters for a certain model?

inference in eager mode

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how to predict in inference with eager mode? i find model file without .meta. so how to predict it?

where is training part?

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thank u share the 3d model for us, if i want to train model with my own data ,how to do it ?

大家冷静点，薄老师团队还是蛮厉害的