panda-lab/ncnn-vs2013

基于ncnn的face-landmark

ncnn-vs2013's Issues

在Linux系统上g++编译通过，运行报错

这个example在Linux系统上，用g++编译，运行时出现段错误，请问什么原因

Android还是不行啊 ，基于原生ncnn只移植模型失败

基于原生ncnn只移植substract_mean_normalize

只移植一个函数。substract_mean_normalize
发现无法获得任何 人脸landmark。

将模型和代码移植到arm平台，结果不对

代码一样，请问为啥？

代码没有改变，为啥关键点有点飘乱

代码没有改变，在ubuntu环境编译可执行文件运行后，显示的关键点有点乱

貌似只有自带的人脸有效

貌似只有自带的人脸有效,用其他的人脸图片或者摄像头抓的图片就对不上

方便请教一下网络方面的问题么？

我看到网络激活函数是用的tanh+absval，请问这有什么出处么？是不是说做回归任务这样激活效果会好？

mean and std

你好，多谢你的分享，我这边在安卓端跑成功了。但是每次需要计算一次图像的均值与方差，这个比较耗时。模型训练的时候没有指定固定的均值与方差吗？还有一个问题需要请教下：
1、原始的人脸区域图像作为ncnn输入，计算mean和vars，在进行ncnn的from_pixels_resize
2、原始的人脸区域resize为60*60 ,计算均值与方差，在进行ncnn的from_pixels，两种方式是不是第二种方式更符合训练流程？

caffe model的格式太旧

我用新版本的ncnn在android上读取提供的landmark model遇到问题，似乎提供的文件还是用的旧的caffe格式。

代码，模型都不变，换一张图，点就乱了

当然，我将
cv::Point x = cv::Point(int(feat[2 * i] * img.cols), int(feat[2 * i + 1] * img.rows));//这里的278、289是图像的分辨率，我偷懒了
改好了

原本那张图是对的，随便换一张图就错了

将模型和代码移植到android平台，结果不对，标的点都错乱了？这是为啥啊