xuanyuyt

caffe_gpu_scal(count, alpha_, power_prob_data);

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Why the alpha_ is fixed, in paper: if sample is a positive sample, multiply alpha_ ; else multiply (1-alpha_ )

有关训练数据制作

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您好，我想问下这个训练数据应该怎么做，转lmdb时描述文件的具体的格式是怎样的？

你提供的优化版的问题

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这个优化版和论文不一样啊，没有prior box加密的部分。倒是你提供的prototxt里有多min_size，prior_box_layer.cpp里也有对应的改变，感觉那个优化版好奇怪啊。。。

有关通道裁剪中 global_percent 和 layer_keep 这两个超参数的意义

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首先感谢码主的奉献！这里有个疑问，既然我们可以将 bn 层的 gamma 经过排序，那么为什么不直接观察排序后的结果，直接选择一个合适阈值进行剪枝，而是通过 global_percent 这个超参数确定一个阈值后再利用 layer_keep 这个超参数限制剪枝程度？当然用直接用观察得到的阈值来裁剪会使得各层通道数量参差不齐。请问大佬，这里有什么讲究吗？

请问一下这里的3D pose训练数据是怎么获得的？

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现有的68个landmarks的数据集大多使用300-W，但此数据集中并不包含3D pose，所以我想问下这个3D pose 具体是怎么获得的？