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> 客气了，正如README里边有提到的，我现在详细汇总一下： > 1、对MORN的改进：增加BN层稳定训练，并去除x维度的预测（能满足论文中几个数据集的需求，具体的使用请根据自己的任务做调整），减小解空间，更容易收敛； > 2、改用ResNet-45作为backbone； > 3、得益于更稳定的训练，不再使用课程学习（Curriculum Training），能够实现端到端（End-to-end）训练。 > 谢谢关注～ @billyzju 谢谢回应。我现在利用你在网盘分享的nips2014和cvpr 2016数据作为训练集，利用IC13数据作为验证集，先利用lr 1迭代103000步（batchsize 64），然后lr 0.01迭代179700步（9个epoch），直接端对端训练的，目前取得的最高准确率是90.34%，与您paper以及后面更新的MORAN_v2还有一点差距，后续如果要继续提高准确率复现论文结果，请问有什么建议吗？谢谢。

@zhousteven 貌似你这个Linux版本的改动CPU-ONLY的不止一处啊，我看了看代码，error: no matching function for call to ‘caffe::DenseBlockLayer::reshape_gpu_data(int&, int&, int&, int&, int&, int&)’ reshape_gpu_data(this->H, this->W,this->N, h, w,batch_size); ，是不是你把DenseBlockLayer里面全部改成不用GPU而用CPU了？我这边编译都不过。

@zhousteven 头文件声明的reshap_gpu_data的和cpp文件里面调用和相应实现的参数个数不一致，不知道怎么编译通过的？ candidate expects 4 arguments, 6 provided src/caffe/layers/DenseBlock_layer.cpp: In instantiation of ‘void caffe::DenseBlockLayer::Reshape(const std::vector&, const std::vector&) [with Dtype = double]’: src/caffe/layers/DenseBlock_layer.cpp:1027:2: required from here src/caffe/layers/DenseBlock_layer.cpp:234:19: error: no matching function...

@zhousteven 看了作者提供的源代码，hpp文件定义的reshape_gpu_data的hpp文件里面是6个参数，你这改的有点太离谱了吧