自己训练的MTCNN检测模型，ncnn版本与caffe版本差异很大

[zhiweizhong]

RT
看到之前的Issue中说原始的MTCNN模型是col-major的，我现在是用caffe训练的模型（在MTCNN模型上fine-tune），按理来说应该是row-major的，不需要转换了吧。。
我是训练mtcnn检测手势，用Rnet单独测试一张图片得分很低，
`const float mean_vals_[3] = {127.5f, 127.5f, 127.5f};
const float norm_vals_[3] = {0.0078125f, 0.0078125f, 0.0078125f};
img.substract_mean_normalize(mean_vals_, norm_vals_);
ncnn::Mat in;
resize_bilinear(img, in, 24, 24);
ncnn::Extractor ex = Rnet_.create_extractor();
ex.set_light_mode(true);
ex.input("data", in);
ncnn::Mat confidence, regression;

ex.extract("prob1", confidence);
std::cout << "rnet score: " << *(confidence.data + confidence.cstep) << std::endl;`

@nihui
我的模型文件如下：

Rnet_model.zip

[rivercn]

你的模型训练环境是什么？

[nihui]

参考 https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/FAQ-ncnn-produce-wrong-result

[wolf345]

@zhiweizhong 请问一下，你最后问题解决了吗？怎么解决的

[nihui]

mtcnn 可以参考 https://github.com/moli232777144/mtcnn_ncnn