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如何生成自己数据的landmark文件？

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FFHQ_eye_mouth_landmarks_512.pth 这个是FFHQ的数据集的landmark，如果要训练自己的数据集，这个如何生成？比如用CeleBA 数据集

layer_bottleneck = self.DenseBlock(15,408, layer_5a_down, enc_model_layers, 'layer_bottleneck') # m = 348 + 5*12 = 408 here DenseBlock(15,408... is 15 or 5 ? when we count m = 348 + 5*12 =...

模型中常量导致的Acquire buffer size = -1237319680 的问题

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pytorch 模型中的常量数组保存到onnx模型，然后通过model convert工具转换为mnn模型， 在native上调用mnn进行推理，产生Acquire buffer size = -1237319680 问题，导致推理的结果有错误。mnn版本为1.2版本。 2个常量数组长度各为48个float32类型数据， 在运行中reshape为[3,1,1,16] 和[1,3,1,1,16] 转换onnx 到mnn的log： [2022/02/17 08:22:46.541][INFO][11304] -- convert receive data c { code: 0, msg: '0', type: 'finish' } [2022/02/17...

about train question

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just like total_loss = gender_loss + age_loss + L2_loss use AdamOptimizer optimizer but the gender accuracy is up to 0.90+, and age accuracy is only about 0.50+ how to solve...

can you explain how to generate training dataset?

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thank you for opening your code. I croped some faces , and how to generate the training dataset?

请教个LUT表关系的问题

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你好，阅读了您的代码后，有个想法希望沟通一下： 从训练的时候看lut表关系大致表述为： result = w1 * lut1(img) + ...+ wn*lutn(img) ------1 从demo_val中看后面的表述关系大致为： blendlut = w1*lut1+...+wn*lutn result = blendlut(img) -------2 假如上面的1和2等价的话， 那么是否就是说 如果训练足够多，应该就能用一个lut表来表征呢？ 另外一个问题是：如何评价训练结果，即什么时候可以中止训练？ 期待您的答复 谢谢

lut表中的负值

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如何保证lut表中的值在[0,1]之间？ 而且还存在 组合后的lut表的值是否在[0,1]之间，当不在这个区间时，特别是负值时，应该如何处理？

thank the great work how to pack three lut models and classifier model then use C++ to get one image? thanks

when I use paper parameters to train my task , the result is not good enough. how to use NAS and NetAdapt to optimize mobilenet block and layer to adapt...