hejing-maker
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那你测试的时候只是使用了AFLW（使用2次）和又98点测试集，而不是把每个数据集分为一部分测试一部分训练，有什么原因吗，大佬可以的话给个QQ，方便提问，这样有点麻烦 ---原始邮件--- 发件人: "hanson.young"
你如果只是想训练98点的数据集的话，其实作者的方法已经可以用了，而且作者给的数据集已经是98增强之后和增加300w_lp的，，你可以直接训练，我这边是想弄106点的。 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Ming"
300wlp中有翻转增强的数据集，但是里面没有翻转增强的真实的landmarks值,只有未翻转的那几个（ibug hellen等）有landmarks,不知道你能明白不 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Ming"
可以改的，该成功了，而且训练起来了，你要不加我QQ 776248249 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "zener90818"
我当时遇到的问题主要是抖动问题，而且数据集是自己标注的106点的数据集，可能这个给你说了也没有参考意义，我的ION都到1.0793了，但对你来说没意义 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Yuhang ZHANG"
数据集增强处理和模型后处理 ---原始邮件--- 发件人: "dushwe"
加我QQ聊吧776248249 ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "gjj123"
那大佬除了这样修改定义mobilenet v2的卷积结构输入输出，核大小，有没有试过其他定义，做个比较来说明这种方法效果更优。 或者说在修改过程中有什么修改思路是网络模型更好 ---Original--- From: "edvardHua"
我觉得他是可以移植成功的，目前我正在做这样的事，但我不确定他在移动端会不会实时效果很好
通过转NCNN模型实现了，但是他的耗时还是很长如果在GPU应该可以实时 ---Original--- From: "Yu ***@***.***> Date: Thu, Apr 8, 2021 23:44 PM To: ***@***.***>; Cc: ***@***.******@***.***>; Subject: Re: [nmhkahn/CARN-pytorch] Mobile version (#14) @hejing-maker 你移植成功了吗？可以分享一下运算时长吗？ 我觉得他是可以移植成功的，目前我正在做这样的事，但我不确定他在移动端会不会实时效果很好 — You are receiving this...