Wblossom

Optimized NMS

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@1996scarlet Hi, thanks for your sharing. would you mind sharing the details of the difference between the optimized NMS and original NMS? Thanks a lot.

Does anyone know how to draw roc?

@clancylian Hi, 当我分别 USE_CAFFE 、 USE_TENSORRT测试时，发现两者的时间基本没差，想问下是什么原因呢？非常感谢。

关于mobilenetv2的k_size

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@BangguWu Hi, 想问下为什么 mobilenetv2的k_size是设置为 if c < 96: ksize = 1 else: ksize = 3？

Does anyone know how to draw roc?

@QuasarLight Hi，感谢您分享代码，我有一处不太明白的地方，想要请教下，就是关于mobilefacenet的结构，您的代码中是下图这样，但在https://github.com/TreB1eN/InsightFace_Pytorch/blob/350ff7aa9c9db8d369d1932e14d2a4d11a3e9553/model.py#L195 中似乎不是这样？有点看不太懂TreB1eN/InsightFace_Pytorch关于mobilefacenet结构的代码，尤其是Depth_Wise和Residual这两个地方，就是下面代码这块，我跟图中的bottleneck对应不上，可以解答一下嘛~ 谢谢~ self.conv_23 = Depth_Wise(64, 64, kernel=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), groups=128) self.conv_3 = Residual(64, num_block=4, groups=128, kernel=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1)) self.conv_34 = Depth_Wise(64, 128,...

@wanjinchang Hi, 感谢你的分享， 我看了代码，发现似乎不是用的标准 smooth-L1损失？是像下面这个？使用这样的 smooth-L1损失的优点是什么呢？以及它的出处是？ 

@jmu201521121021 Hi，我运行了你的代码，提示缺少faceLandmarkAPI.dll/libmxnet.dll/.........等dll文件，方便上传下这些dll文件吗？非常感谢