honghuCode
honghuCode
有差距是正常的，任何模型转换工具都无法保证转换后不损失精度，建议你跑一下LFW数据集，看一下ROC曲线 @Royzon
release下 直接打断点 调试就好
@goxiaobu please refer https://blog.csdn.net/qq_35587861/article/details/78858891
@af258963 不用归一化了，thank
> mobilefacenet.param里面已经做了substract_mean_normalize，应该不用再归一化一次吧 > 您好，很感谢你能提供这么方便的工具，代码中我只改了路径，转换后测试结果全为0.9999，请问您知道这是什么原因吗 改了哪一部分的路径，代码可以贴出来 review一下
please use cosine distance @jinfagang
float* getFeatByMobileFaceNetNCNN(ncnn::Extractor ex, cv::Mat img) { //cout
if mergebn before converting caffemodel to ncnnmodel,the model will run fast,if not have no difference on accuracy
change the parameter of lambda_min = 10 or bigger,the network can coverage @zjz5250
@aikudexiaohai about 3