aguang1201
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嗯嗯，感谢您的讲解。这两个参数确实对性能影响很大。有时间跑一次您的代码，感谢分享 | | truename | | 邮箱：[email protected] | Signature is customized by Netease Mail Master 在2018年07月21日 11:08，Jianfeng Chen 写道： 检测速度和minFaceSize和图片中的人脸个数相关。minFaceSize这个参数就是要检测的最小人脸，论文中的是40 pixels，具体应用具体设置。 比如一张普通1000像素左右的图片，人脸小于5个，将minFace设置为1000/6,差不多160 pixels，可以比40 快5倍左右，处理速度100ms以下。 — You are receiving this because...
@zunzhumu 感谢你的分享，我给了star。google公开了ssd+mobilenet，我就在想YOLO+mobilenet应该也快了。我刚用你提供的mobilenet_yolo_voc.cfg跑YOLO2，发现生成的model还是很大。pb文件有236M，这比tiny YOLO的模型还大。楼主的模型大多呢？是不是我做错了什么
@zunzhumu 感谢你的解答，很详细。确实还需要压缩和剪枝。很好的做法，谢谢！
@zunzhumu 你推荐的shufflenet太棒了。孙剑老师的新作。我现在在做深度学习在移动端的落地应用。shufflenet比MobileNet更适合移动端。我要开动学习了。加油！！！
@njames741 @lc222 也注意到代码中确实没有加eos.我觉得可以修改成target = sample[1] + [eosToken]. 但不明白为什么要在embedding前删除eos呢?
> [seq2seq_chatbot_new/data_helpers.py](https://github.com/lc222/seq2seq_chatbot_new/blob/8d60e3ec8d122c843476464aeff4d0bf5d8adfd7/data_helpers.py#L56-L59) > > Lines 56 to 59 in [8d60e3e](/lc222/seq2seq_chatbot_new/commit/8d60e3ec8d122c843476464aeff4d0bf5d8adfd7) > > #将target进行PAD，并添加END符号 > target = sample[1] > pad = [padToken] * (max_target_length - len(target)) > batch.decoder_targets.append(target + pad) >...
无法报名了，拿不到数据．同求