训练脚本模型性能复现

[xiaoxi91]

于老师,您好　 　　我在使用项目中提供的训练脚本得到的模型性能比您开源的模型性能要差1~1.5个点.请问开源模型是否在训练时进行了别的参数调优,还是仅仅是因为数据shuffle不同导致的? 此外,还想请教一下,如果我们不需要输出人脸关键点预测,那么在训练时删除人脸关键点,对于人脸检测性能会有帮助吗?

[TryHard-LL]

于老师,您好　 　　我在使用项目中提供的训练脚本得到的模型性能比您开源的模型性能要差1~1.5个点.请问开源模型是否在训练时进行了别的参数调优,还是仅仅是因为数据shuffle不同导致的? 此外,还想请教一下,如果我们不需要输出人脸关键点预测,那么在训练时删除人脸关键点,对于人脸检测性能会有帮助吗? 您好，请问您使用什么样的配置参数呢？ “yufacedet.taml” 里的原参数吗？ 训练1000个epochs？

[Wwupup]

人脸关键点有助于loss更好的收敛，对人脸检测精度的提高很有帮助。就算不需要输出人脸关键点，也没必要在训练阶段进行删除。公布的精度就是直接由yudacedet.yaml配置文件得到的。另外更改测试时score_thresh和nms_thresh对结果会有影响

[BandyKenny]

@Wwupup 老师，现在2023版本中libfacedetection.train/configs/中并没有yudacedet.yaml的配置文件，变成了yunet_n.py文件，然后在Train中也修改了训练方式，我想问下在win下执行单GPU训练，这个该如何修改配置呀？🌹