keyanxiaocaicai的专栏

在本机和183上用源码安装opencv 遇到问题：使用的命令是：cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D WITH_CUDA=OFF -D WITH_FFMPEG=OFF ..-D BUILD_TIFF=ON -D BUILD_EXAMPLES=OFF -D WITH_JASPER=ON -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/geguojing/local -D BUILD_opencv_gpu=OFF -D PYTHON_LIBRARY=/...

前段时间L老师给我很多个人脸识别模型最近终于有时间去分析下这几个模型8月22 号的模型是使用的resnet64模型，但是看上去这是个用resnet64 拟合的模型。这个resnet64 的结构跟sphereface 64 的结构是一样的。去华为的时候，发现他们算1e-6 的时候，精度在80% 以上。1e-8 的时候在56% 左右。我今天下午算出来的结果是1e-6 是75%，...

https://blog.youkuaiyun.com/fengbingchun/article/details/56280708https://www.cnblogs.com/heguanyou/p/7503025.html

在使用pytroch训练face 的时候：复现：https://github.com/wujiyang/Face_Pytorch参数设置好：在运行python train.py 的时候遇到问题：（189 和183 都有这个问题）1. python 版本3.62. andaconda 版本3.5.23. pytoch 版本1.0问题：File "/home/geg...

转载自：https://www.zhihu.com/question/50996014

错误 46 error LNK2001: 无法解析的外部符号 __imp_CryptAcquireContextAE:\face_code\Face-c925292b7a966f46b39c8a240cc97611d5c20ab2\Face.git\win\FaceDetect\NlprAuthorization.lib(md5.obj)

centerloss_125000 reslutap:           99.630273eer:          97.833333tpr001:       96.833333tpr0001:      94.000000tpr00001:     NaNtpr000001:    NaNtpr0:         74.200000

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/cv_family_z/article/details/52311490进一步了解lfw 数据库：LFW数据中人脸的角度集中在 正负20度，而 IJB-A数据库中的角度分部则比较宽。这种大角度人脸识别难度比较大

微软的人脸识别库清洗https://arxiv.org/pdf/1707.05574.pdf

之前对FAR 值的认识总是比较浅显，我总是很懒，不是必须要做这个事情的时候，都会装看不见。设定一个分数阈值T，FAR=非同人分数>T/非同人比较的次数，FRR=同人比较分数一般，FAR=0.001时，FRR的值作为参考。值越小，性能越好。我之前的理解是同人的比较次数，啪啪啪打脸。因为解释不下去。以JL 的数据为例，给了5000个人，能检测到人脸的是4683 个人

face_model:ap:           99.884206eer:          98.566667tpr001:       98.033333tpr0001:      94.000000tpr00001:     NaNtpr000001:    NaNtpr0:         68.333333

I0915 05:11:15.613822  3017 solver.cpp:218] Iteration 27700 (1.1337 iter/s, 88.2068s/100 iters), loss = 4.18249I0915 05:11:15.613924  3017 solver.cpp:237]     Train net output #0: lambda = 5I0915

clcclearbase=1000;gamma=0.0001;power=1;lamda_min=5;for iter=1:1000:10000000    lamda=max(base/gamma*iter+1,lamda_min);    plot(lamda)end

训练了64 层卷积的模型，没有训出来作者paper 上发布的结果。训练了ms 的sphereface20 层的模型。迭代了2W次不收敛 现在的问题是：要怎么调整参数才能收敛的问题

fold    ACC----------------1    99.17%2    99.00%3    99.17%4    99.50%5    99.00%6    99.17%7    98.83%8    99.33%9    99.83%10    99.50%----------------AVE    99.25%m

人脸检测现在是有现成的数据库，wider-face 这个数据集有12000张。有的图片里面有有1-2个人，有的图片里面是集会的图片;http://blog.youkuaiyun.com/qq_14845119/article/details/52372546有很多图片是模糊的和blur 的所有要把这些样本清除掉现在策略需要注意的问题是要在voc 的model 上预训练 所以学习率不