人脸识别的版本暂时的问题:
1. 指标+稳定性
我们要保证运行的结果是跟算法出来的结果是一致的。
因为我们用的caffe 跟 别人跑的caffe 不是一样的。所以我们要从指标上来保证我们的结果是一致的。
首先说识别:指标有两个衡量标准
一个是靠看 一个是靠测试
人脸识别
稳定性 是测试1000张 1000 次出来的结果是一样的
多线程 所有的cpu 都跑满
所有的gpu都跑满
所有的
本文探讨了人脸识别算法中的关键问题,包括如何确保算法结果的一致性和稳定性。文中提到了使用Caffe框架进行的人脸识别实验,并强调了多线程及GPU资源的有效利用对于提高人脸识别效率的重要性。
1. 指标+稳定性
我们要保证运行的结果是跟算法出来的结果是一致的。
因为我们用的caffe 跟 别人跑的caffe 不是一样的。所以我们要从指标上来保证我们的结果是一致的。
首先说识别:指标有两个衡量标准
一个是靠看 一个是靠测试
人脸识别
稳定性 是测试1000张 1000 次出来的结果是一样的
多线程 所有的cpu 都跑满
所有的gpu都跑满
所有的
2万+
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