传统模型耗时耗力，额外标注费心费力。
MTCNN把人脸检测分成了多任务的三个部分。
作者通过多任务学习，使用统一的级联CNNs来整合这两个任务。
所提出的CNNs包括三个阶段:
在第一阶段，它通过浅层CNN快速产生候选窗口。
然后，它通过一个更复杂的CNN对窗口进行细化，拒绝大量的非人脸窗口。
最后，它使用一个更强大的CNN来完善结果并输出人脸landmark坐标点位置。
基于这种多任务学习框架，算法的性能可以得到显著提升。
总结而言：
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https://www.cnblogs.com/mtcnn/p/9412531.html
本文标题：MTCNN论文阅读
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/bqcfrktx.html
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