MTCNN（三阶段人脸检测网络）解析：PNet、RNet 和 ONet(附代码)

在人脸检测任务中，MTCNN（Multi-task Cascaded Convolutional Networks，多任务级联卷积网络） 是一种广泛应用的深度学习方法，因其 高准确率、鲁棒性强 而备受欢迎。MTCNN 采用 三级级联网络（PNet、RNet 和 ONet），逐步筛选候选人脸框，实现精准的人脸检测和关键点定位。

本文将详细解析 MTCNN 的三个网络结构，并提供 PyTorch 代码示例，帮助大家理解其工作原理。

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MTCNN 的核心思想

MTCNN 由 三个级联网络 组成，每个网络依次优化候选框，最终输出精确的人脸框和关键点位置：

1️⃣ PNet（Proposal Network）—— 候选框生成
2️⃣ RNet（Refine Network）—— 候选框筛选
3️⃣ ONet（Output Network）—— 精细检测 + 关键点预测

整个过程类似 逐步精炼，最终获得高精度的人脸检测结果。

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MTCNN 架构图

PNet：候选框生成（Proposal Network）

PNet 是一个轻量级的 全卷积网络（FCN），其作用包括：

✅ 扫描输入图像，检测可能存在人脸的区域<