haozixu
haozixu
感谢您的回答。 这段时间发现PNet的召回率还可以，没有太大遮挡的人脸基本都能找出来，其实是之前的评估有些问题。但现在主要问题出在RNet和ONet的精度比较低，会有很多 不是人脸但没被筛掉的FP。直接强行提高阈值的话有些人脸可能会被筛掉。请问这主要可能是什么问题呢？ 尝试过更长时间的训练和更干净的数据生成，但效果不明显。也试过换更大的网络，确实有较显著的提升，但是上述问题仍比较严重，无法正常使用;而且与这个架构的思路感觉有点背离。 谢谢。
@AITTSMD
Hi, I'm curious about the current implementation for matmul. I've noticed that implementations like ExecuTorch and PowerServe convert matmul into QNN convolution to achieve the desired performance. However, if the...
我猜得用llm_models里面的对应.py替换hf transformers中的实现