Monday-Leo

已经成功使用c++运行RetinaFace，生成了trt模型，并正确预测。请问如何使用python加载tensorrt预测？

How to get the Map 0.5:0.95

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I succesfully run the code and get the correct result. But it can only set the MINOVERLAP = 0.5 or other constant value. Now Map 0.5:0.95 is a very useful...

导出半精度ONNX模型

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在torch中可以使用以下代码导出半精度ONNX模型 ``` img, model = img.half(), model.half() torch.onnx.export(model, img,...) ``` 使用paddle2onnx导出的是全精度模型，如何导出半精度模型？

paddle2onnx导出ppyoloe

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使用命令`paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyoloe_crn_s_300e_voc --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 11 --save_file ppyoloe_crn_s_300e_voc.onnx`导出onnx，输入有两个，输出也有两个，这是否正常？该如何预测？感觉shape都不是很正常。  

学习率设置

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当我训练自己的数据集时，在本地电脑训练，batch_size设为4，此时应该怎么调整学习率？`self.basic_lr_per_img = 0.01/64.0`，改成`self.basic_lr_per_img = 0.01/4.0`精度较差

数据预处理方式

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代码中的数据预处理是resie到 [224,224]，之后CenterCrop [224,244]，CenterCrop前后图像大小一样是不是意味着CenterCrop不起作用？我看很多其他仓库的代码是训练时候直接Randcrop到 [224,224]，而在预测或评估时先resize到 [256,256] 再CenterCrop到 [224,224]，想请问一下这个问题。 另外，仓库中的归一化方式是除以127.5，之后-1，把所有像素点归纳到 [-1,1]之间，而其他仓库是除以255，之后用imagenet1K数据集的mean和std作normalize，官方论文中是用哪种方式呢？

dxcam capture speed

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Hi! The dxcam capture speed is unstable, between 0-10ms.The results are as follows. Why? Is it a bug? 1.1258000000000656 7.967900000000139 2.7013000000000176 2.367800000000031 3.877499999999756 0.017199999999828464 5.908699999999989 1.8077000000000787 1.7446000000003181 6.1069999999996405 1.5810000000002766 0.030100000000032878...