resnet36模型测试和预处理

[boozyguo]

hello 尝试用预训练的模型进行lfw测试，但是结果不好。 能否帮助提供下预处理，以及人脸对齐部分处理的代码。谢谢

[gehaocool]

预处理的整个流程同sphereface是一样的，使用MTCNN进行人脸检测和对齐 请参考sphereface的相关代码face_detect_demo和face_align_demo 其他版本的MTCNN实现也是可以的，但一定要注意保持训练和测试的图片用相同的代码进行对齐 我的pretrained model所用的训练数据是用sphereface的上述代码进行对齐的，所以如果你要用我的pretrained model，而不使用原版的MTCNN的话，请一定注意保证你所用的MTCNN的结果同原版是一样的，这里还一点是对齐时的仿射变换计算方法也一定要是一样的 另外测试LFW的话也可以用sphereface的相关test代码

最近比较忙，以后有空了可能会加入这部分代码，并对repo进行重构 …… …… 不过说实话动力不是很大……请不要抱希望

[boozyguo]

感谢回复！ 另外，resnet36的这个模型，是不是在原生caffe下也可以做推理？因为看deploy.proto里面，没有出现CombinedMarginParameter和NormalizeParameter，在InnerProductParameter中也没有用到“optional bool normalize = 7 [default = false];”

[gehaocool]

是的，应该是可以的

[boozyguo]

thank you @gehaocool . 那主要是在训练时候用到了CombinedMarginParameter和NormalizeParameter么？

[gehaocool]

我想了一下，Innerproduct可能在训练和测试的时候都要使用我这个修改的版本 CombinedMargin Layer测试的时候肯定是不需要的

[boozyguo]

测试了一下，用原生的caffe和修改后的caffe，对相同2个图像比对，输出结果是相同的。

[gehaocool]

@boozyguo 多谢你的测试信息！

[boozyguo]

看了下prototxt，在fc5和fc6里面的InnerProduct层，只有fc6设置了 normalize: true。所以推理用原生caffe是可以的。 另外，尝试按照sphereface的face_align_demo处理了lfw的图片（用python重新实现了matlab的对齐），但是测试性能还是很低，这个可能是什么问题呢？

[geyijun]

FC6中的normalize在推理过程中本身不用了。而FC5出来的特征向量后的Normalize也可以不用，因为本身算余弦距离的时候就已经做了归一化了。所以用原生的Caffe没有问题。

[ShawKai666]

FC6中的normalize在推理过程中本身不用了。而FC5出来的特征向量后的Normalize也可以不用，因为本身算余弦距离的时候就已经做了归一化了。所以用原生的Caffe没有问题。

为什么我用原生的caffe测试和修改的caffe测试是不同的，原生caffe测试的时候移除了fc6的normalize: true，修改的caffe测试网络的fc6设置了normalize: true

[we0091234]

看了下prototxt，在fc5和fc6里面的InnerProduct层，只有fc6设置了 normalize: true。所以推理用原生caffe是可以的。 另外，尝试按照sphereface的face_align_demo处理了lfw的图片（用python重新实现了matlab的对齐），但是测试性能还是很低，这个可能是什么问题呢？

我测试正确率也很低不知道为什么

[we0091234]

看了下prototxt，在fc5和fc6里面的InnerProduct层，只有fc6设置了 normalize: true。所以推理用原生caffe是可以的。 另外，尝试按照sphereface的face_align_demo处理了lfw的图片（用python重新实现了matlab的对齐），但是测试性能还是很低，这个可能是什么问题呢？

我测试正确率也很低不知道为什么

我测试正常了

[TerenceChen95]

看了下prototxt，在fc5和fc6里面的InnerProduct层，只有fc6设置了 normalize: true。所以推理用原生caffe是可以的。 另外，尝试按照sphereface的face_align_demo处理了lfw的图片（用python重新实现了matlab的对齐），但是测试性能还是很低，这个可能是什么问题呢？

我测试正确率也很低不知道为什么

我测试正常了

我测试也很低，请问用了什么办法啊？