MTCNN是一种深度学习的人脸检测方法，由P-Net、R-Net和O-Net三个网络组成。在inference阶段，通过尺度变化、P-Net候选框提取、非极大值抑制和R-Net、O-Net的逐步细化，最终得到精确的人脸框和landmark点。建议配合PyTorch实现代码理解整个流程。
MTCNN实现流程
文章：https://arxiv.org/pdf/1604.02878.pdf
code：
1、mxnet上的实现：https://github.com/Seanlinx/mtcnn
2、tensorflow上的实现：https://github.com/AITTSMD/MTCNN-Tensorflow
3、pytorch上的实现： https://github.com/TropComplique/mtcnn-pytorch
4、caffe上的实现： https://github.com/CongWeilin/mtcnn-caffe
Tips： 个人建议在看这篇文章的时候，对照着pytorch的实现代码理解，尤其是里面的 try_mtcnn_step_by_step.ipynb 非常有助于理解整个文章的流程。
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