MTCNN

MTCNN是一种用于面部检测和识别的深度学习算法,它由P、R、O三个网络组成。P网络负责初步检测,R网络进行细化,O网络则用于精确框定。算法流程包括构建图片金字塔、P网络筛选、非极大值抑制、R和O网络进一步优化。在训练过程中,使用浮动人脸框和IOU策略生成正负样本,通过调整置信度阈值和IOU值优化效果。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一MTCNN 卷积模块

 将下面的卷积看成一个大的卷积盒:当成12 * 12的大卷积步长为2,步长为每次步长的积。池化为平均池化:


二,MTCNN的结构

  张将一个大网络分为P-净,R型网,O-型三个网络,P为第一次过滤,计算量一次递增,O-网络最大,远算量最大的为P网络

 ①P网络:

    要求输出位置(四个输出)和置信度(把不要的框去掉)一共需要5个通道

    1 * 1后为全连接:因此输出要固定

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