kaijieshi

现在还不改，真牛逼

@JessicaBertolasi --model-path models not models/smplx/SMPLX-FEMALE.npz

我有点不大清楚，是不是将已经置零的部分的梯度乘以0？这样子阻止它的更新？

> > output['hm']的sigmoid没有clip，如果出现0，或者1，focal loss 会有nan，把`output['hm'] = torch.clamp(output['hm'], min=1e-4, max=1-1e-4)`加在计算loss前即可 > > > output['hm']的sigmoid没有clip，如果出现0，或者1，focal loss 会有nan，把`output['hm'] = torch.clamp(output['hm'], min=1e-4, max=1-1e-4)`加在计算loss前即可 > > 胡说八道，sigmoid函数输出范围是(0,1)，nan的原因是landmarks没有归一化，不同尺寸脸，造成值差别很大 那该怎么归一化？

训练的时候速度比正常的会慢不少，原文中说的速度都是推理时候的速度，没有设计训练的时候的速度。

我觉得按照这个方法，训练速度是快不了的。

官方好像没有发布预训练模型

不好意思哈，我没有尝试过在移动端做这个东西。

其实是我忘了。。。

啊，这个我还真不懂啊。你用卷积做时间序列吗？是的化直接用写好的动态卷积就行