Xiangrong Chen

是这个，默认使用ncnn的固定参数

可参考picodet的论文，按照网络框架复现的

暂时没有呢，在x86端，我发现mnn和ort也非常快，完全够用了

已更新1.5版本，提供新的MNN demo，有问题可加群问

伤脑筋，这么好的issue我居然现在才看到！！！先说声抱歉~ 关于精度的问题，我在其他帖子已经展开回复，主要还是使用的三段训，意思就是第一阶段重数据增强，学习率最大，分辨率640，第二阶段数据增强适中，学习率小10倍，分辨率1280，第三阶段则关闭所有数据增强，分辨率调回640，其他参数是一致的

结果差的太多了，你可以把你的param贴到这里，我看看

好的，非常期待，祝贵司的开源越做越好！

请问是哪个模型呢

兄弟，你试下打印出向前推理的张量，在/mmdet/apis/inference.py文件里边： ``` # We don't restore `torch.is_grad_enabled()` value during concurrent # inference since execution can overlap torch.set_grad_enabled(False) result = await model.aforward_test(rescale=True, **data) return result ``` 上述中print（result）

加交流群了吗，我在群里先帮你问问