happy

作者您好： 请问您训练的caffe 下的模型是否是，先只用softmax,训练到12万步，再此基础上，在模型中加入arcface损失层，进行finetune训练,, ？ 最后训练的模型怎么进行LFW精度的测试昵？

请问作者，caffe训练的话，同样是这个步骤吗，先只用softmax 损失进行lr=0.1的训练到12万步骤，然后添加arcface损失，在之前训练的模型上继续训练吗。。。

caffe 训练速度仍然很慢，请问作者后来有发现这个问题吗，

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@xialuxi ,谢谢您的回复，我上午看了adaface的论文的实现 用caffe 训练很慢的原因请问作者后来有发现吗，前向传播我觉得挺快的 我设置的参数是batch size=56 l两块1080 iter_size:6 /57597324-8428ad00-7581-11e9-9fa1-e2d72d0446f7.png) 12:49:24.228211 23509 solver.cpp:243] Iteration 0, loss = 24.1503 I0513 12:49:24.228235 23509 solver.cpp:259] Train net output #0: accuracy-t = 0.839286 I0513 12:49:24.228257...

以前和现在的 cosin_add_m scale 的实现区别是什么昵

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以前的 层，是两个层，一个添加m角度，一个添加尺度64或者128 然后新的arcface合并只有一层， 没有scale 参数设置的值，但是这里和上面的实现的区别在哪里昵 layer { name: "cosin_add_m" type: "CosinAddm" bottom: "temp_fc6" bottom: "label" top: "fc6_margin" cosin_add_m_param { m: 0.5 } } layer { name: "fc6_margin_scale" type: "Scale" bottom:...

训练数据，

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您好，作者，请问您的lmdb 数据，是用剪切对齐后的图片和label 制作的吗，label 是什么内容？？？，是每个人一个文件夹，有多张图片，最后分成多少类，就是多少个人的图片文件夹吗，数据如何制作？？

arcface 损失函数的添加

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作者您好， 请问您的损失函数的添加，我目前只加入 cosin_add_m_layer相关proto,参数，训练的时候出现，这种情况，输出 costheta >1 ************ 1.58 ，这种输出很多，请问可能什么原因昵？ 然后，caffe版本的训练和mxnet类似吗，就是也是先只训练softmax,到12万步，然后加入arcface 损失曾，再进行finetune 吗？

SE , SGE

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作者你好，我想改动一个新的结构，是在SE的地方改动的，有点困惑，mxnet 的symbol，不能直接得到bchw的值， pytorch 的SGE，一个实现架构语句， 对应你提供的模型SE代码位置修改的话，symbol每一层bn3 后边的bchw,我直接得不到，我要mxnet,实现这句话，b, c, h, w = x.size()， x = x.reshape(b * self.groups, -1, h, w) 我对mxnet 不是那么熟悉，不知道作者你有没有好的方式实现这句reshape 我在修改的地方 bn3 = mx.sym.BatchNorm(data=conv2, fix_gamma=False, eps=2e-5, momentum=bn_mom, name=name +...