cripple

you should run _cd lib python setup.py build develop_ in readme.md，jwyang said _The default version is compiled with Python 2.7, please compile by yourself if you are using a different...

这个文件在faceai/classifier下面就有 https://github.com/oarriaga/face_classification 这里有训练过程

but我也是没接触多久。。。 https://blog.csdn.net/liuxiao214/article/details/79027109 这篇博客可以看一下，应该能解决你的问题

thanks

> @fywsjz Hello. You can find in line 63, 123. > https://github.com/miyamotok0105/pytorch_handbook/blob/master/chapter7/ssd.py thanks,i solve my issue

> can you give us an example? maybe he mean is this. in main.py 80 line `optimizer_centloss = torch.optim.SGD(criterion_cent.parameters(), lr=args.lr_cent)`

> 您好！ 你们的工作做得非常好，我最近也在尝试复现你们的实验。 有一个问题：请问你们在Ms-Celeb-1M上的预训练模型是自己训练的，还是从其他地方来的？ 因为我目前从其他工作者的仓库里找到了另外的Ms-Celeb-1M预训练权重，载入到resnet18测试发现，两者对最后的性能造成的影响蛮大的（rafdb数据集，仅仅跑resnet18-baseline：你们的权重上结果为85%左右；另一个权重上结果能达到88%以上）  所以我很疑惑预训练权重是不是需要自己训练？还有就是，如果预训练权重不一样，进行SOTA工作比较的时候会不会不公平？ 期待能得到您的回复！我作为一个刚入门的菜鸟不胜感激！ 你好。我也遇到了相似的问题，两个预训练模型差距很大。这种情况，精度较低的那个你有通过调参达到精度较高的模型的水平吗

> > > 好的，谢谢您的答复。 > > > > > > 你好，请问您加载的哪个预训练模型，得到的精度是85%，我加载两个预训练模型的精度都达到了88% > > 你好，85%是加载的本仓库提供的预训练模型ijba_res18_naive.pth，初始学习率是0.01，用的adam优化器。 你好，我刚刚发现，好像是train.py中没有把预训练权重加载进去。我尝试打印了一下加载前后的某些层的参数，发现并没有更改，不知道你是不是也是这种情况才85的。然后88那个可能是权重是加载成功了的

> > 作者你好，想请教一个问题。 > > 我能复现在RAF-DB上的结果（使用的是RAF-DB开源的对齐之后的数据集），但一直复现不了在FERPlus上的结果。我用FERPLUS训练时使用的是原始图片，您的SCN论文里说图像是经过MTCNN对齐的。 > > 请问我复现不了是因为图像没有被对齐吗？我看FERplus数据集的图像都是人脸，似乎不需要经过对齐吧？ > > 希望您抽空解答一下我的疑惑，感谢！ > > 您好，请问对齐后你的结果有提升嘛？ 现在我也遇到和您一样的问题 您好，请问你对齐后提升吗，我这边对齐后基本没变化

> > affectnet数据集是会这样的，你记得用一下平衡类别的采样。因为数据集太不均衡了。然后对齐dlib和mtcnn差距是没那么大的。 发自我的iPhone > > […](#) > > 在 2022年11月15日，上午10:59，qiang333 _**@**_.***> 写道：  我将AffectNet数据集用数据集给予的点进行MTCNN 5点对齐 预训练也是使用ijba_res18_naive.pth.tar bs=64,指令下 python train.py --margin_1=0.07 Validation accuracy 不如预期，会随着Epoch 递减..... 请问大神这是出了什么问题，感谢！ ！ 您好，请问下你的问题解决了嘛，我也遇到了类似的问题，还有一个就是我没对齐数据，你怎么的对齐方法可以提供一下吗，非常感谢您！ — Reply...