xiakj

I met this problem when inference, like this: I1016 10:26:46.874517 412 net.cpp:84] Creating Layer mobilenet0_conv21 I1016 10:26:46.875514 412 net.cpp:406] mobilenet0_conv21 mobilenet0_conv21 F1016 10:26:46.959211 412 cudnn_conv_layer.cpp:53] Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS...

@MirrorYuChen 在vs2015上编译，能用release x64平台吗？通不过哎！

@MirrorYuChen 期待

@olojuwin 请问，在gpu caffe上怎么部署您的模型

我定位到大部分耗时都发生在linear_assignment.cpp中的这句： `Eigen::Matrix indices = HungarianOper::Solve(cost_matrix);`

@moli232777144 近期还在做人脸识别码？

@clancylian 我转出来，在caffe上跑，结果不一样，面部框变大了，而且5个关键点也不准确。你转出来的结果和官方一样嘛？

@OPPOA113 现在检测结果正确了，一定要保证测试图像比例不要发生变化，可以通过调整*_deploy.prototxt中的data层的dims参数解决，也可以在源码中设置。

@OPPOA113 1. 就是上面你提到的那个advanced-mxnet2caffe。也有已经转换号的参考https://github.com/Charrin/RetinaFace-Cpp 2. 我输入图像是1280*720的，因为我的gpu性能比较低，所以我按照比例将dims设置为360*640了

@OPPOA113 不太了解，感觉RestNet50模型本身的问题吧，你再好好读读RestNet50的prototxt