mtcnn mtcnn训练代码

Mtcnn算法是一种用于人脸检测和对齐的多任务级联卷积神经网络。它是一种级联结构，类似于AdaBoost算法，主要包括三个子网络：一个是p-net网络，主要得到候选窗口的回归向量和人脸区域的包围盒，并利用回归向量对候选窗口进行标定，第二个子网络是R-Net网络，它只做检测和边界盒回归两个任务；最后一个子网络是o-Net网络，它进一步过滤前一个候选盒，对边界盒进行回归，并计算特征点在每个边界盒上的位置。此外，mtcnn是一种多尺度的网络结构。在输入图像数据之前，先构造图像金字塔，得到不同尺度的图像，然后发送到p-net网络。

SSD算法是一种单级端到端目标检测算法。其主要思想是对图像的不同位置进行密集采样，采用不同的尺度比和纵横比，并采用卷积神经网络结构提取特征进行分类和回归。它的优点是速度快。SSD提取不同尺度的特征图进行检测。前面的大比例尺特征图用于检测小目标，后面的小比例尺特征图用于检测大目标。Vgg16作为基本模型。

Yolo目标检测算法的基本思想是利用CNN从输入图像中提取特征，并将输入图像分割成s×s单元。如果物体的中心落入其中一个细胞，该细胞负责探测目标。在原有Yolo结构的基础上，yolov3采用多尺度融合进行预测，提高了小目标检测的精度。基本分类网络与RESNET残差网络相似。分类任务使用logistic代替softmax，并使用9个尺度先验框来检测大小目标。

Mtcnn是一种用于人脸检测的特殊目标检测算法，而Yolo和SSD是常见的目标检测算法。另一种常见的目标检测算法是两级网络模型。首先利用一些算法生成候选区域，然后对候选区域进行分类和回归。这类典型的算法包括r-cnn算法、快速r-cnn算法、快速r-cnn算法、FPN算法等。这些算法我也在学习，有兴趣的加关注，一起交流和讨论！

mtcnn训练代码 卷积神经网络 facenet实现人脸识别

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