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[tyrink]

您好！ 请问作者用的是哪个版本的cosface代码来测试的id_retrieval指标呢？ 非常感谢！

[LAFLAMIE1024]

哥们, 我的建议是用insightface。 @neuralchen 论文里放的cosface github链接里面的cosface版本用到的python是2点几的版本...

[tyrink]

感谢回复！这样的话也就是说代码环境对cosface的效果影响很大？以及insightface-repo的人脸识别模型是arcface，和文中id_embedding用到的是同一个，可以用相同的模型作为评价指标吗？

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "neuralchen/SimSwap" @.>; 发送时间: 2022年7月29日(星期五) 中午11:01 @.>; @.**@.>; 主题: Re: [neuralchen/SimSwap] id (Issue #305)

哥们, 我的建议是用insightface。 @neuralchen 论文里放的cosface github链接里面的cosface版本用到的python是2点几的版本...

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[LAFLAMIE1024]

1. 并不是这么说, 只是我个人嫌重新搭环境麻烦而已XD
2. 也许我的情况和你的不太一样, 如果是要完全复现论文的话, 那还是用cosface吧

[tyrink]

您好，

好的，感谢您的回复。 看来环境对模型的影响还是挺大的，请问您有尝试过用torch1.几复现cosface吗？如果有的话，复现效果如何呢？ 我也不一定非要完全复现论文，更多的是想得到合理的指标测试模型，Insightface用起来确实要方便一些，但我疑惑的点在于，在您看来，如果人脸合成过程用到了arcface提取身份特征，测试时再继续用arcface计算id_retrieval，是否会导致结果偏差呢？另外，或者如果考虑到训练集和测试集不相关（来自两个数据集），这种偏差还存在吗？我实在是想不明白，期待您的回复，非常感谢！

祝好！

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Marco @.>; 发送时间: 2022年7月31日(星期天) 凌晨0:57 收件人: @.>; 抄送: @.>; @.>; 主题: Re: [neuralchen/SimSwap] id (Issue #305)

并不是这么说, 只是我个人嫌重新搭环境麻烦而已XD

也许我的情况和你的不太一样, 如果是要完全复现论文的话, 那还是用cosface吧

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[LAFLAMIE1024]

咱不用那么正式 搞得我好紧张 XD

要不加个联系方式？github上的回复不太及时

你可以将wx或者qq什么的发我邮箱 marcozhang0124@gmail.com