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一般人脸特征比对用余弦距离
light cnn mobilenet v1 v2 pelee shufflenet v1 v2 squeezenet squeezenext
我之前直接拿caffe生成的lmdb数据库在caffe2中训练测试就挂了，用caffe2中创建lmdb的脚本重新生成lmdb就ok，具体原因没有细究
rpn阶段是两类分类回归，只区分是目标或者不是目标，classifier则是根据实际类别进行分类，比如说针对VOC数据集就分类回归21类
坏的是千奇百怪，好的就是一个样，不如搞个单分类器做良品检测，不是良品的就是坏的，可以试试SVDD之类的单分类器
488 次浏览 • 1 个关注 • 2019-07-22
1687 次浏览 • 1 个关注 • 2018-01-12
3042 次浏览 • 3 个关注 • 2017-08-24
2018-10-18 陶潜水 回答了问题, caffe提取的特征对比
2018-10-18 陶潜水 回答了问题, 网络结构推荐
2018-07-21 陶潜水 回答了问题, CAFFE2的MNIST的验证运行问题， 为何显示打不开LMDB数据库
2018-07-21 陶潜水 回答了问题, faster rcnn中为什么说rpn中的边框回归是粗略的，classifier中的边框回归是精确的？
2018-04-20 陶潜水 回答了问题, 深度学习要经常做样本很麻烦，有没有什么简便方法 ？
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